【摘 要】
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当前时代,视频无时无刻存在于世界的每一角落,电视中、网络上、手机中、大街上,人们随时都在看着各种内容的视频。从图像内容的角度来说,视频可以被分解为一连串的图片,其包含的信息量是巨大的。直到目前为止,还没有一种系统可以大规模的储存和播放原始视频码流信息。因此对视频进行压缩成为了一种必然。视频编码的目的就是尽最大的可能性去除视频码流中的冗余,使得视频内容方便储存,播放。HEVC(High Effici
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云计算在给人们生活带来福利的同时,其自身的资源丰富、泛在接入等特性也容易被攻击者滥用以扩展其攻击能力和攻击范围。与普通网络环境中的网络攻击相比,攻击者可以更容易获取云资源对云外空间发起DDoS、Spamming等多种攻击,而且可以轻易地规避追责,这给云计算的可控性带来了严峻的挑战。云计算的不可控一方面伤害了云服务提供商的信誉,另一方面,也极大地损害了傀儡云租户以及攻击受害者的利益,因此,研究有效的
随着互联网的不断发展和普及,越来越多的用户可以通过互联网享受到各种各样的服务。然而用户对于网络服务质量的要求越来越高,他们需求的服务种类也越来越丰富。传统的互联网面临着越来越严重的僵化问题,无法满足用户不断膨胀的服务需求。覆盖网络作为改善传统互联网的重要手段,具有在不改变原有网络的前提下提供新型网络功能的特性。因此,覆盖网络常常被部署在传统网络上,用来提供各种各样的服务,例如对等网络服务、组播服务
受限玻尔兹曼机是一种随机神经网络生成模型,广泛应用于特征降维、协同推荐等任务中。近年来,以受限玻尔兹曼机为核心结构单元的深层信念网络、深层玻尔兹曼机等深层神经网络模型已成为一类重要的深度学习模型,在手写体数字识别、图像识别等任务中均获得了重要的进展。但是,目前常用的受限玻尔兹曼机学习算法对比散度(Contrastive Divergence,CD)是一种近似算法,其收敛性、学习速度、学习性能等理论
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