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1.
林亚平 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1994,21(5)
本文根据汉字内码的特点,利用异或哈希算法建立中文词库和查找中文词组。根据不同规模的中文词库,给出了相应的改进算法,对实际的中文词库测试表明,此哈希算法分布均匀,冲突较少,且速度快,因此具有较好的实用性。 相似文献
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通过对DES算法进行分析,针对DES易受穷举搜索等方法攻击的缺陷,提出基于分组与哈希函数的改进方案.该改进方案首先将明文与密钥进行异或,然后根据分组结果或者哈希表查找比较次数,结合仿射变换决定子密钥的使用顺序,最后利用RSA加密子密钥的使用顺序.该改进方案因为输入明文的不同而引起子密钥的使用顺序不同,使得每次破解都需要16!次穷举,从而提高穷举搜索与选择明文攻击的难度,提高DES算法的安全性. 相似文献
3.
现有信任模型对节点行为的突然改变不能做出迅速地反应,动态性适应能力支持不足。引入反馈控制机制,提出了一种P2P网络环境下的全局信任模型,并给出模型的分布式实现策略,该模型排除了P2P网络中很难确定的高信任节点集合,并通过对反馈信息的有效聚合增强信任系统的动态适应能力,有效地遏制恶意节点的动态摇摆行为,提高了P2P网络中共享文件的下载成功率,仿真结果显示,在有50%的动态摇摆恶意节点的P2P文件共享网络环境下,真实文件下载的平均成功率是用于比较现有模型的1.5倍。 相似文献
4.
基于卷积网络和哈希码的玉米田间杂草快速识别方法 总被引:6,自引:0,他引:6
为提高作物与杂草识别的准确性,结合深度卷积网络强大的特征提取能力和哈希码便于存储和快速检索的特点,提出了基于深度卷积网络和二进制哈希码的田间杂草快速识别方法。结合预训练好的多层卷积网络,增加二进制哈希层构建杂草识别模型,并利用所采集的杂草数据集对模型进行fine-tuning。所提出的二进制哈希层可有效地的将高维杂草特征进行压缩,以便于实际田间杂草特征的存储和后续计算。在进行杂草识别时,利用训练好的模型提取输入图像的全连接层特征码和哈希特征码,与数据库中的全连接层特征码和哈希特征码进行对比,分别计算其汉明距离与欧氏距离,找出与其最相似的K张图像,统计这K张图像的标签,将其归入频率最高的一类,以达到分类识别的目的。本文通过对比不同卷积层数和不同二进制哈希码长度对杂草识别的影响,最终确定了包含4层卷积网络和128位哈希码长度的杂草识别模型。试验结果表明所提出的研究方法在田间杂草识别上可以达到98.6%准确率,并且损失函数稳定性相较于普通模型有所提高。同时在其他杂草数据集上也有良好的表现,准确率达到95.8%,说明提出的方法具有通用性。经实地测试表明利用本文提出的模型识别杂草进行对靶喷雾可以达到92.7%的杂草施药率,能够有效减少农药浪费,适用于精准喷雾。 相似文献
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阎浩 《金陵科技学院学报》2021,37(4):1-6
提出了一个基于区块链技术的云存储数据完整性验证方案.方案基于Merkle哈希树生成数据完整性验证信息,并将验证信息存储于区块链中,以保证验证信息的不可篡改和不可删除.验证者通过比较验证信息与完整性证据的一致性,来判断数据是否完整.与现有方案相比,新方案改进了验证信息的内容和完整性验证流程,提升了方案的安全性和可靠性,并... 相似文献
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2005年出版的我的《藏头诗三百首》一书中,有一首题为《赠里快》的藏头诗:里手行家显奇能,快马加鞭上征程。写就青史留后世,农民多为主人公。村庄田野风俗画,笔下生辉绘丹青。端方品格人称赞,激浪狂涛渡从容。情真意挚处世事,涌珠垒玉塑人生。藏头的10个字是:"里快写农村笔端激情涌。" 相似文献
8.
里快已发表文学作品300多万字。代表作品有《老井泉风情》、《雾满长河》、《激流澎湃》和《美丽的红格尔塔拉河》,中篇小说《菜市》,还有不少诗歌、报告文学作品。我很吃惊,里快是个党政干部,长期担任盟市县领导,现为内蒙古文联党组书记,他怎么会有时间写了这么多著作来。若不是有特殊的天赋和勤奋,这些成果是不易获得 相似文献
9.
对海量的医学图像进行有效检索会给医学诊断和治疗带来极其重要的意义.哈希方法是图像检索领域中的一种主流方法,但在医学图像领域的应用相对较少.针对此,提出一种面向医学图像检索的视觉Transformer哈希改进算法.首先使用视觉Transformer模型作为基础的特征提取模块,其次在Transformer编码器的前、后端分别加入幂均值变换(Power-Mean Transformation, PMT),进一步增强模型的非线性性能,接着在Transformer编码器内部的多头注意力(Multi-Head Attention, MHA)层引入空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)形成多头空间金字塔池化注意力(Multi-Head Spatial Pyramid Pooling Attention, MHSPA)模块,该模块不仅可以提取全局的上下文特征,而且可以提取多尺度的局部上下文特征,并将不同尺度的特征进行融合.最后在输出幂均值变换层之后将提取到的特征分别通过两个多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLPs),上分支的MLP用来预... 相似文献
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