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Android系统自从发布以来,特别是HTC G1以及最近的Magic上市,不但造成了手机业界的轰动,也吸引了众多开发人员的目光。从其上的应用程序的开发方式来看,基于Java的开发比起同样是大热门的iPhone来无疑门槛相对要低一些。另一方面,由于Android是 一个基于ApacheLicense发布的开放源码的系统,自然引起了手机厂商以及运营商对其进行定制以将其变成自己的系统的兴趣。但是,这种开放性以及系统修改的随意性在带来其好处的同时,也会对系统以及应用程序的开发造成一定程度的困扰。 相似文献
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交流供电制市域(郊)轨道交通设备及设施的接地是一项复杂的系统工程,目前缺少标准及规范支撑,因此归纳和总结了我国轨道交通接地系统技术发展趋势,对比各阶段接地系统技术方案及特点,为交流供电制市域(郊)轨道交通项目建设和设计提供参考意见。 相似文献
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多媒体数据持续呈现爆发式增长并显现出异源异构的特性,因此跨模态学习领域研究逐渐引起学术和工业界的关注。跨模态表征与生成是跨模态学习的两大核心基础问题。跨模态表征旨在利用多种模态之间的互补性剔除模态之间的冗余,从而获得更为有效的特征表示;跨模态生成则是基于模态之间的语义一致性,实现不同模态数据形式上的相互转换,有助于提高不同模态间的迁移能力。本文系统地分析了国际与国内近年来跨模态表征与生成领域的重要研究进展,包括传统跨模态表征学习、多模态大模型表示学习、图像到文本的跨模态转换和跨模态图像生成。其中,传统跨模态表征学习探讨了跨模态统一表征和跨模态协同表征,多模态大模型表示学习探讨了基于Transformer的模型研究,图像到文本的跨模态转换探讨了图像视频的语义描述、视频字幕语义分析和视觉问答等领域的发展,跨模态图像生成从不同模态信息的跨模态联合表示方法、图像的跨模态生成技术和基于预训练的特定域图像生成阐述了跨模态生成方面的进展。本文详细综述了上述各个子领域研究的挑战性,对比了国内外研究方面的进展情况,梳理了发展脉络和学术研究的前沿动态。最后,根据上述分析展望了跨模态表征与生成的发展趋势和突破口。 相似文献
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张玉臣李亮辉马辰阳周洪伟 《信息网络安全》2023,(10):16-20
为了充分挖掘日志中变量的潜能,优化日志异常检测效果,文章提出一种融合变量的日志异常检测方法SiEv。首先,该方法可以识别主体变量,并根据主体变量将日志划分为不同片段;然后,SiEv以这些日志片段为输入,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)训练或检测异常,从而避免不同主体的日志序列特征相互干扰;最后,根据日志片段将SiEv划分为多个类别,从不同角度检测日志。为了验证文章所提方法的有效性,SiEv对Loghub所提供的日志数据集进行测试。实验结果表明,SiEv能够发现多种类型日志中存在的异常,识别同一主体的活动行为模式和变化趋势。 相似文献
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东风通信网络出口采用多条链路接入Internet,在巨大应用压力下,负责网络接入的负载均衡设备现在已是不堪重负。 相似文献