一种协同过滤式零次学习方法

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深度学习算法在很多有监督学习任务上达到了令人满意的结果,但其依赖于大量标注样本,并且使用特定类别训练的分类器,只能对这些类别进行分类.零次学习希望计算机像人类一样,能够结合历史经验与知识进行推理,无需使用大量新类别样本训练,便可达到识别新类别的效果.发现了零次学习任务存在“冷启动”以及矩阵稀疏两个特点,这些特点在推荐任务中同样存在.受推荐任务启发,将零次图像分类任务建模为矩阵填充问题,借鉴推荐领域中协同过滤算法,将稀疏的样本标签矩阵视为非稀疏的视觉特征矩阵和类别特征矩阵的内积结果,进而实现对新类别样本的分
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积分分析是一种针对分组密码十分有效的分析方法,其通常利用密文某些位置的零和性质构造积分区分器.基于高阶差分理论,可通过研究密文与明文之间多项式的代数次数来确定密文某些位置是否平衡.从传统的积分分析出发,首次考虑常数对多项式首项系数的影响,提出了概率积分分析方法,并将其应用于PUFFIN算法的安全性分析.针对PUFFIN算法,构造了7轮概率积分区分器,比已有最好的积分区分器轮数长1轮.进一步,利用构造的概率积分区分器,对9轮PUFFIN算法进行密钥恢复攻击.该攻击可恢复92比特轮密钥,攻击的数据复杂度为22
采用气相色谱-质谱法(GC-MS)方法,检测了12个品种秋葵籽粒的香气组成成分。结果表明,从12个品种秋葵籽粒中共检出237种香气成分,其中共有香气成分为12种化合物,分别是2-甲基丁醇、3-甲基丁醇、正辛醇、庚烯醛、2-甲基丁酸甲酯、乙酸、草烯、香附子烯、杜松萜烯、庚酸异戊酯、对甲基苯肟、苯乙烯。37号品种检出的香气成分最多,有81种;38号品种检测到的特有香气成分最多,有28种。在所有的香气成分中,酯类化合物占比最多(31.224%),醇类和萜稀类化合物次之,而醛酮类最少(5.063%),另外还发现了
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