【摘 要】
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当前多优先级隐写信息标记方法忽视了标注集整体关联性对标记结果的影响,导致标注集整体关联性缺乏,标记结果准确性不高。为了解决上述问题,提出基于标注词精化的复杂模式网络多优先级隐写信息标记方法。针对复杂模式网络噪声干扰,提出标注词精化思想,采用优先级排序特征强化隐写信息重要性权重,完成第一次标注词精化;考虑到各优先级标注集整体关联性对标记结果的影响,计算隐写信息的多优先级相关度评分,进一步优选可以准确
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当前多优先级隐写信息标记方法忽视了标注集整体关联性对标记结果的影响,导致标注集整体关联性缺乏,标记结果准确性不高。为了解决上述问题,提出基于标注词精化的复杂模式网络多优先级隐写信息标记方法。针对复杂模式网络噪声干扰,提出标注词精化思想,采用优先级排序特征强化隐写信息重要性权重,完成第一次标注词精化;考虑到各优先级标注集整体关联性对标记结果的影响,计算隐写信息的多优先级相关度评分,进一步优选可以准确刻画隐写信息内容的标题,完成第二次标注词精化。结合多核学习方法优化各优先级标注词特征的相应权重,同时确定
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近日,《仿真应用丛书》编委会成立大会暨第一次会议在京召开,与会编委共议仿真技术发展,共商仿真丛书编写事宜。出席会议的编委有中国航天系统科学与工程研究院院长薛惠锋主编,陆军装甲兵学院教授王精业副主编,中国航天北京仿真中心主任、研究员蒋酂平副主编,中国人工智能学会副理事长、教授韩力群副主编,《计算机仿真》杂志主编吴连伟