这是发表在2022IEEETRANSACTIONSONINFORMATIONFORENSICSANDSECURITY（TIFS）上的一篇文章目录abstract主要贡献II.RELATEDWORKB.Blockchain-BasedFederatedLearningIII.PRELIMINARIESA.FederatedLearningB.PoisoningAttacksCheon-Kim-Kim-Song（AFHEsheme）智能合约IV.PROBLEMFORMULATIONB.问题定义C.威胁模型D.设计目标方案设计B.ConstructionofPBFL本地计算归一化判断模型聚合max函
DocTamper: https://github.com/qcf-568/DocTamper Introduction文件图像是现代社会最重要的信息传播媒介之一，它包含了大量的敏感和隐私信息，如电话号码。随着图像编辑技术的快速发展，这种敏感的文本信息更容易被恶意篡改，构成欺诈等，造成严重的信息安全风险[33,42,48,50]。因此，检测文档图像中的篡改已成为近年来重要的研究课题[18,47]。开发有效的方法来检查文档图像是否被修改，同时确定篡改文本的确切位置是至关重要的。大多数文档图像中的文本篡改方法大致可以分为三种类型:(1)拼接，将一个图像中的区域复制并粘贴到其他图像中;(2)Copy
基于MECE原则，我们给出以下四个分类标准：1、数据表示。数据表示是指3D点云数据如何在神经网络中表示。三种主要的数据表示类型是体素、点和图。体素化：在体素化表示中，3D点云被离散成一个体素网格，每个体素由一个特征向量表示。这种表示通常用于需要全局上下文的任务，例如分割和形状分析。点：在点表示中，每个3D点由一个特征向量表示，点之间的关系编码在神经网络架构中。这种表示通常用于需要局部上下文的任务，例如分类和识别。图：在图表示中，3D点云表示为一个图，其中点是节点
BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补、稳定，是自动驾驶感知的重要一环，本文注重工业落地，实际应用融合方案:前融合（数据级融合）指通过空间对齐直接融合不同模态的原始传感器数据。深度融合（特征级融合）指通过级联或者元素相乘在特征空间中融合跨模态数据。后融合（目标级融合）指将各模态模型的预测结果进行融合，做出最终决策。//框架与以前的激光雷达-相机融合方法的比较:a.将图像特征投影到原始点云上的点级融合机制从点出发，从点
我正在使用以下工具/版本进行编程:Windows10/VS2017Professional/C++升级到15.5.1后，出现以下错误:MIDL2338:switchesarecontradictory-no_robustvs.-targetMicrosoft编译器错误描述列表说:编译IDL文件时不能同时使用/osf和/ms_ext命令行开关。这些开关都没有在我的项目属性中指定。我尝试降级回15.4.1，但发现除非是N-1，否则无法恢复到旧版本。这是基于我读过的许多博客(包括StackOverflow)。在我弄清楚这个开关问题之前，我遇到了瓶颈并处于停顿状态。非常感谢您的帮助。
对于《RobustBlockchainedFederatedLearningwithModelValidationandProof-of-StakeInspiredConsensus》的讨论文章概述本文主要是根据GoogleFL和VanillaFL为基础进行创新的，发表于2021年。其中VanillaFL是Google公司于2017年写的一篇论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》中提到的方法，也是全球第一个提出联邦学习的论文。GoogleFL也是Google公司于2017年写的一篇论文《Fed
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02008源码地址：https://github.com/cvg/GlueStick概述 针对视角变化时在闭塞、无纹理、重复纹理区域的线段匹配难的问题，本文提出一种新的匹配范式（GlueStick），该方法基于深度图神经网络将点、线的描述符统一到一个框架中，利用点之间的信息将来自匹配图像之间的线进行粘合，提高了模型的联合匹配效率，表明了在单一框架中使用两种特征的互补性能大幅度提升性能。本文的主要贡献如下：使用数据驱动的方法代替启发式几何策略进行线匹配，在统一的框架中联合表征点与线。提供了一种新的架构，充分挖掘图像内特征之间的局部
相信我，翻译一本书是一件很辛苦的事情。译者在从书中不断汲取知识以完善自己的知识体系的同时，也将自己的观点与想法融入翻译的每个阶段，整个过程需要耐心、静心，需要字斟句酌，更需要信守一份承诺——既是对自己的承诺，亦是对广大读者的承诺。翻译一本书也是一件很有成就感的事情。感谢我的同事文杰、周伟、凌锐和凌云。他们都是凯捷咨询数字化团队大家庭的一员，在半年的翻译工作中，他们亲密协作，彼此支持。因为他们都相信，学习对于每个人不仅仅是积累知识，更是由内而外地发散出智慧，同时也是作为程序员所坚持的工程师文化。几位译者都在软件行业深耕多年，在凯捷咨询数字化团队承担着重要的职责，他们在本书中融入了许多自己的经验和
我是一名业余程序员(之前只使用TI-Basic)，在与自己进行了很多很多的辩论之后，我决定学习Python。我没有大量的空闲时间来自学一百种语言，我所做的所有编程都将供个人使用或分发给需要它们的人，所以我决定我需要一种好的、强大的语言来擅长.我的问题:python是否足够强大以处理典型程序员在业余时间可能做的大多数事情？我想到了诸如基于桌面游戏用户输入的复杂统计生成器、制作小游戏、自动化安装过程以及构建交互式网站之类的东西，但可能有一百种类似的东西python能很好地处理网络任务吗？python源代码可以被混淆吗，或者它会在本质上是开源的吗？我问这个的原因是因为如果我做了一些很酷的东西
经过紧张激烈的投票和严格的专家评审环节，“掘进技术引力榜”活动在上周的稀土掘金开发者大会上公布了「2023年度ROBUST开源项目」奖项的获奖名单，ApacheDolphinScheduler名列其中。ApacheDolphinScheduler代表上台领奖（右三）掘金技术引力榜「2023年度ROBUST开源项目」奖杯作为一款分布式易用的开源分布式任务调度系统，ApacheDolphinScheduler的获奖不仅体现了其在技术创新和社区发展方面的卓越表现，更彰显了开源社区的力量和价值。开源软件一直以来都扮演着技术创新和共享精神的重要角色。如今，ApacheDolphinScheduler荣获
