特斯联研发突破:基于图掩码建模的Graph Transformer生成对抗网络...
图约束的房屋生成问题是一种利用图神经网络(GNNs)和生成对抗网络(GANs)生成符合特定图结构约束的房屋设计或布局的问题。在建筑和城市规划领域,这种技术可以用于自动生成满足特定功能和美学要求的房屋设计。在该研究项目中,邵岭博士及其团队提出了一种全新的GraphTransformer生成对抗网络(GTGAN),以端到端的方式学习有效的...
...熊晓钰等:基于多粒度注意力Transformer的电影音乐生成研究
本方法在引入多粒度注意力Transformer建模音乐结构的基础上,引入了对抗学习机制,通过具有流派分类损失和生成对抗损失的流派辅助分类判别器,加强模型对流派信息的控制。在所构建的包含流派信息的符号音乐数据集上进行的主客观实验表明,本文方法在生成音乐质量和流派控制方面均优于以往方法,有助于基于目标流派自动生成电影配乐。
千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
AR模型可以通过循环神经网络(RNN)或Transformer等结构实现。如下以Transformer为例解析。在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CNN)在图像识别和自然语言处理领域取得了显著的成功。然而,随着任务复杂度的增加,序列到序列(Seq2Seq)模型和循环神经网络(RNN)成为处理序列数据的常用方法。尽管RNN及其变体在某些任务上表现良好,...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
研究团队开发的STNG平台结合了多种合成数据生成方法,包括基于概率分布的高斯Copula模型(GaussianCopula)和基于生成对抗网络(GAN)等神经网络模型。这些方法通过保持数据的统计特性,生成与真实数据相似的“新数据”,从而避免了隐私泄露风险。STNG还整合了自动机器学习(Auto-ML)模块,能够对生成的数据进行快速验证和质量评估。
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
2、技术深度:深入探讨了数据机理协同驱动的机器学习方法,以及如何结合物理机理进行特征选择和模型构建。3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如...
生成式人工智能信息内容审核机制构建研究
基于前述分析,可以对生成式人工智能信息内容审核机制构建进行适当取舍:一方面,对于生成式人工智能带给网络信息内容的积极效应,应当鼓励与促进,基于来自市场的有效信息,发现技术运行中存在的诸多问题,提升治理的精准度和规制的针对性,从而更好地处理政府与平台、平台与用户的关系;另一方面,基于网络信息内容安全风险的复杂性...
ECCV 2024 | 南洋理工三维数字人生成新范式:结构扩散模型
三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力,近年来研究者提出基于三维生成对抗网络(3DGAN)从2D图像中学习三维数字人,极大提高了数字人制作效率。这些方法往往在一维隐向量空间建模数字人,而一维隐向量无法表征人体的几何结构和语义信息,因此限制了其...
湖南农信:网络安全实训平台建设
(2)总体架构网络安全实训平台可仿真各类应用场景,并对场景中生成的用户行为和攻防行为进行评估分析。提供课程、场景和仿真等多种人才培养模式,支撑我社培养实战型网络安全人才队伍。网络安全实训平台在总体设计上遵循“高水准、一体化、分布式、多层次、实战化、可扩展”的目标进行设计,满足网安人才培养、竞技、应急...
网络安全智能化热门赛道:NLP
一、网络钓鱼电子邮件检测NLP在网络安全中最早落地的应用之一是网络钓鱼电子邮件检测。通过分析电子邮件的语言、结构和上下文,NLP算法可以识别微妙的网络钓鱼线索,例如不一致的语言、语气的紧迫性或与内容不匹配的链接。NLP提供了一种动态且主动的方法,而不是依赖已知的网络钓鱼签名。二、社交媒体威胁情报收集与分析...
芯碁微装申请语义分割网络及其特征优化方法、装置和存储介质专利...
根据第一优化低语义特征和待恢复高语义特征确定待恢复高语义特征的目标空间结构,本发明通过改进高语义特征与低语义特征的融合方法,提高待融合特征之间的匹配度,防止语义层次差异较大导致的特征不匹配问题,提高对抗复杂背景干扰的能力,实现复杂工业环境下对靶标的语义分割,为靶标中心精确定位算法的参数自适应设置提供先验...