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基于BP神经网络函数模型的混凝土高温后抗压强度仿真预测: 2025年; 目前,确定高性能混凝土在高温下的力学特性需海量的试验数据,这项试验费力且耗时,为解决高性能纤维混凝土高温后的抗压强度试验进度慢的问题,采用BP神经网络预测方法,共分析了由80个样本组成的数据集,用于残余强度预测。依据BP神经网络的原理,采用数据驱动的预测模型方法,部署了10个输入参数,包括水灰比、水泥、水、砂、石、聚丙烯纤维(简称PP纤维)的掺量、PP纤维的直径、PP纤维的长度、减水剂和温度,抗压强度作为输出参数,从而提供了有效的解决方案。; 程钾邓美林申铁军; 关键词：高性能混凝土 BP神经网络抗压强度聚丙烯纤维

一种应用于分层联邦学习的网络函数计算编码方案: 本发明涉及云端通信技术领域，具体公开了一种应用于分层联邦学习的网络函数计算编码方案，由三部分组成：多边缘服务器连接的混合网络结构模型；用户‑边缘服务器的编码传输方案；模型的全局聚合和局部聚合过程。方案充分利用联邦学习函数...; 李聪端高天丽林嘉鸿

安全网络函数计算: 本文提出了有向无圈图上的安全网络函数计算模型.在该模型中,多个信宿结点需要零错误地计算一个目标函数,该函数的输入是由信源结点产生的信源消息.同时,给定一个边子集族,一个能够窃听其中任意一个但不超过一个窃听集的窃听者,不允...; 白洋; 关键词：网络编码

用于定位用户装备的神经网络函数: 在一方面，BS获得至少一个神经网络函数，该至少一个神经网络函数被配置成促成UE推导出至少一个定位测量特征集存在于该UE的候选定位估计集的似然性，该至少一个神经网络函数是基于与一个或多个历史测量规程相关联的机器学习来动态生...; J·K·森达拉拉扬T·刘N·布衫P·K·维瑟兰德弗特J·南宫K·K·穆卡维里T·姬

对用于定位用户装备的神经网络函数的选择性触发: 在一方面，UE获得与用于神经网络函数集的触发准则集相关联的信息(例如，因UE而异的信息等等)，该神经网络函数集被配置成促成该UE处的定位测量特征处理，该神经网络函数集是基于与一个或多个历史测量规程相关联的机器学习来动态生...; J·K·森达拉拉扬K·K·穆卡维里T·刘N·布衫J·南宫P·K·维瑟兰德弗特T·姬

对用于用户装备处的定位测量特征处理的神经网络函数的选择性触发: 在一方面，UE(例如，从服务器、服务网络(例如，与神经网络函数集相结合地或分开地))获得与用于神经网络函数集的触发准则集相关联的信息(例如，因UE而异的信息)。UE获得与该UE的位置相关联的定位测量数据，并至少部分地基于...; J·K·森达拉拉扬K·K·穆卡维里T·刘N·布衫J·南宫P·K·维瑟兰德弗特T·姬

用于用户装备处的定位测量数据处理的神经网络函数: 在一方面，网络组件向UE传送至少一个神经网络函数，该至少一个神经网络函数被配置成促成在该UE处将定位测量数据处理为一个或多个定位测量特征，该至少一个神经网络函数是基于与一个或多个历史测量规程相关联的机器学习来动态生成的。...; J·K·森达拉拉扬T·刘N·布衫P·K·维瑟兰德弗特J·南宫K·K·穆卡维里T·姬

基于增强AST的图神经网络函数级代码漏洞检测方法被引量：4: 2023年; 软件漏洞逐年递增,安全问题愈发严重。在软件项目的交付阶段对原始代码进行漏洞检测可以有效避免后期运行时的安全漏洞,而代码漏洞检测依赖于有效的代码表征。传统的基于软件度量的表征方法与漏洞关联性较弱,难以对漏洞信息进行有效表征。近年来,机器学习为漏洞的智能化发现提供了新的思路,但该方法同样可能遗漏关键的代码特征信息。针对以上问题,文中在传统抽象语法树(AST)上增加控制依赖、数据依赖和语句序列边生成增强抽象语法树(EXAST)图结构,对原始代码进行表征以更好地处理代码结构化信息,并采用词向量嵌入算法(Word2Vec)将代码信息初始化为机器能够识别和学习的数值向量。同时,在传统的图神经网络(GNN)中引入门控循环单元(GRU),构建图识别模型,以缓解梯度消失并加强图结构中长期信息的传播,从而增强了代码执行的时序关系,提高了漏洞检测的准确度。最后在SARD公开数据集上对模型进行对比测试,实现了函数粒度的代码漏洞检测,相比传统的漏洞检测方法,准确率和F1分值分别最大提高了32.54%和44.99,实验结果证明了所提方法对代码漏洞检测的有效性。; 顾守珂陈文; 关键词：漏洞挖掘抽象语法树

电子表格中网络函数的异步计算方法及装置: 本发明实施例提供了一种电子表格中网络函数的异步计算方法及装置。包括：第一线程获取待计算网络函数的函数信息；所述第一线程在第一缓存区中查找所述函数信息对应的计算结果；若未在所述第一缓存区中查找到所述函数信息对应的计算结果，...; 潘永杨柏林

电子表格中网络函数的异步计算方法及装置: 本发明实施例提供了一种电子表格中网络函数的异步计算方法及装置。包括：第一线程获取待计算网络函数的函数信息；所述第一线程在第一缓存区中查找所述函数信息对应的计算结果；若未在所述第一缓存区中查找到所述函数信息对应的计算结果，...; 潘永杨柏林

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