如今,区块链技术被应用到包含电子证照、人脸图像等政府数据共享领域,但当前的大型区块链系统普遍面临低带宽和高存储成本的问题.本文提出了一种适用于政务区块链的跨模态人脸生成模型,将人脸图像转换为文本模态存储在链上,用户可使用...如今,区块链技术被应用到包含电子证照、人脸图像等政府数据共享领域,但当前的大型区块链系统普遍面临低带宽和高存储成本的问题.本文提出了一种适用于政务区块链的跨模态人脸生成模型,将人脸图像转换为文本模态存储在链上,用户可使用文本与掩膜生成指定人的人脸图像.首先利用多任务学习方法训练基于ResNet-18网络结构的人脸分类器,将人脸图像转换为身份代号文本存储在链上.然后设计了区域感知码本和基于Transformer结构的混合专家采样器,采样器采用扩散模型的方法从码本中采样索引,采样结果由一个可学习的解码器转换成细粒度的人脸图像.在进行数据增强后的Casia Face V5数据集上的实验表明,模型在人脸分类任务中准确率可达95%以上,压缩效果达到了传统图像压缩方法1/10000的持久化时间与1/200的文件大小,与其他先进人脸图像生成方法相比,此模型可以可控地生成高保真度的指定人的人脸图像,并以1/20的参数量达到与大型预训练模型相近的人脸生成效果.展开更多
嵌入式并发软件的中断嵌套和线程交织等程序的随机性和不确定性(Randomicity and Nondeterminism)会引起数据竞争(Data Race)和原子性违背(Atomicity Violations)等并发缺陷问题,并且这些问题很难被修复和重新构建。针对嵌入式软件中的...嵌入式并发软件的中断嵌套和线程交织等程序的随机性和不确定性(Randomicity and Nondeterminism)会引起数据竞争(Data Race)和原子性违背(Atomicity Violations)等并发缺陷问题,并且这些问题很难被修复和重新构建。针对嵌入式软件中的数据竞争和原子性违背这类并发缺陷问题,文中提出了瘦中断处理(Thin Interrupt Service Routine,Thin ISR)方式。首先,利用状态迁移矩阵(State Transition Matrix,STM)进行建模,把中断处理程序中与访问共享变量相关的程序段移植到主程序中,即中断处理程序只负责将外界中断请求数据存到缓冲区中,中断的具体处理由主程序完成;然后,利用构建的STM模型生成对应的C代码,这样可以有效地避免原子性违背和数据竞争等并发缺陷;最后,利用排队方法对中断的到达时间与离开时间进行仿真。实验结果验证了本方法在解决数据竞争和原子性违背等并发缺陷问题方面的可行性与有效性。展开更多
文摘如今,区块链技术被应用到包含电子证照、人脸图像等政府数据共享领域,但当前的大型区块链系统普遍面临低带宽和高存储成本的问题.本文提出了一种适用于政务区块链的跨模态人脸生成模型,将人脸图像转换为文本模态存储在链上,用户可使用文本与掩膜生成指定人的人脸图像.首先利用多任务学习方法训练基于ResNet-18网络结构的人脸分类器,将人脸图像转换为身份代号文本存储在链上.然后设计了区域感知码本和基于Transformer结构的混合专家采样器,采样器采用扩散模型的方法从码本中采样索引,采样结果由一个可学习的解码器转换成细粒度的人脸图像.在进行数据增强后的Casia Face V5数据集上的实验表明,模型在人脸分类任务中准确率可达95%以上,压缩效果达到了传统图像压缩方法1/10000的持久化时间与1/200的文件大小,与其他先进人脸图像生成方法相比,此模型可以可控地生成高保真度的指定人的人脸图像,并以1/20的参数量达到与大型预训练模型相近的人脸生成效果.
