基于自适应多重多元回归的人脸年龄估计

针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能.     

一种基于HOP神经网络的IDS模型

IDS(入侵检测系统)已成为网络安全的重要组成部分，特征检测和异常检测是一般IDS的常用检测技术，我们知道，它们都是基于活动样本的检测方法，活动样本具有滞后性和有限性，而HOP神经网络的联想记忆特性弥补了模式匹配的样本有限性，基于此该文提出了一种基于HOP神经网络的IDS模型。     

数据库安全中间件(DBSAPI)研究

针对当前数据库系统数据信息安全问题提出了一种通过中间件技术设计集身份认证、访问控制、数据加密和保密传输于一体的密文数据库解决方案,即通过中间件对数据库系统加密,并将该中间件应用到数据库应用系统．     

通过中间件增强数据库信息安全研究

数据库系统作为当前多数企业和部门的信息载体，担负着存储和对数据信息的访问控制任务。介绍了当前数据库安全的研究现状，提出了通过中间件增强数据库信息安全的方法，即通过中间件来实现数据库信息加密。     

基于跨语种预训练语言模型XLM-R的神经机器翻译方法

探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量.提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示.在WMT英语-德语、IWSLT英语-葡萄牙语以及英语-越南语等翻译中的实验结果表明,对双语平...     

带参数的搜索引擎

随着Internet上的信息量爆炸式地增长，当前的搜索引擎面临着许多巨大的挑战，该文针对现有搜索引擎中存在的问题提出了带参数的搜索引擎，并给出了参数策略和基于扩展的向量空间模型的识别器的设计。     

一种改进的中文词嵌入模型

针对当前中文词嵌入模型无法较好地建模汉字字形结构的语义信息,提出了一种改进的中文词嵌入模型.该模型基于词、字和部件(五笔编码)等粒度进行联合学习,通过结合部件、字和词来构造词嵌入,使得该模型可以有效学习汉字字形结构所蕴含的语义信息,在一定程度上提升了中文词嵌入的质量.     

面向低资源命名实体识别的BiLSTM-Att-BCRF模型

在低资源场景下,由于受训练数据量少的限制,现有模型的参数不能拟合到预期效果,所以导致模型识别实体的性能不佳.该文提出一种融入伯努利分布(Bernoulli distribution)的新型损失函数,使模型能较好拟合数据.此外,该文在BiLSTM-CRF模型基础上融合多层字符特征信息和自注意力机制,并结合基于伯努利分布的新型损失函数,构建了BiLSTM-Att-BCRF模型.BiLSTM-Att-BCRF模型在20%的CONLL2003和20%的BC5CDR的数据集上,F₁值在BiLSTM-CRF模型基础上分别提升了7.00%和4.08%,能较好地适应低资源命名实体识别任务.