物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展带来了巨大的市场潜力,同时也带来了安全和隐私问题。传统的安全方法已不能应对新的网络威胁,威胁情报和安全态势感知等主动防御策略应运而生。知识图谱技术为解决威胁情报的提取、整合和...物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展带来了巨大的市场潜力,同时也带来了安全和隐私问题。传统的安全方法已不能应对新的网络威胁,威胁情报和安全态势感知等主动防御策略应运而生。知识图谱技术为解决威胁情报的提取、整合和分析提供了新的思路。首先回顾了物联网安全本体的构建,包括通用安全本体和特定领域安全本体。接着,梳理了威胁情报信息抽取的关键技术,包括基于规则匹配、统计学习和深度学习的方法。然后,探讨了物联网威胁情报知识图谱的构建框架,涉及数据源、信息抽取、本体构建等方面。最后,讨论了物联网威胁情报知识图谱的应用情景,并指出当前研究面临的挑战,展望了未来的研究方向。展开更多
语音合成技术是指给定文本经过模型处理生成目标说话人语音的过程,该技术在现实社会中已经得到广泛应用。在众多的语音合成模型中,VITS(The Variational Inference for Text-to-Speech)模型将多任务损失函数进行有效组合,相比以往的模型...语音合成技术是指给定文本经过模型处理生成目标说话人语音的过程,该技术在现实社会中已经得到广泛应用。在众多的语音合成模型中,VITS(The Variational Inference for Text-to-Speech)模型将多任务损失函数进行有效组合,相比以往的模型,能够生成质量更高、听感更自然的语音。然而,现有模型依赖多个损失函数,暂时缺乏对其有效权衡的研究。因此,在现有模型损失函数的基础上,引入了梯度归一化自适应损失平衡优化方法,它根据模型不同损失函数的量级与不同子任务的训练速度来平衡各损失函数之间的权重,以验证该方法在语音合成任务中的适用性。在公开的中文语音合成数据集上评估了该方法合成语音的准确度与自然度,结果表明,采用此损失函数的模型在性能上得到了提升,证明了方法的有效性。展开更多
文摘物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展带来了巨大的市场潜力,同时也带来了安全和隐私问题。传统的安全方法已不能应对新的网络威胁,威胁情报和安全态势感知等主动防御策略应运而生。知识图谱技术为解决威胁情报的提取、整合和分析提供了新的思路。首先回顾了物联网安全本体的构建,包括通用安全本体和特定领域安全本体。接着,梳理了威胁情报信息抽取的关键技术,包括基于规则匹配、统计学习和深度学习的方法。然后,探讨了物联网威胁情报知识图谱的构建框架,涉及数据源、信息抽取、本体构建等方面。最后,讨论了物联网威胁情报知识图谱的应用情景,并指出当前研究面临的挑战,展望了未来的研究方向。
文摘语音合成技术是指给定文本经过模型处理生成目标说话人语音的过程,该技术在现实社会中已经得到广泛应用。在众多的语音合成模型中,VITS(The Variational Inference for Text-to-Speech)模型将多任务损失函数进行有效组合,相比以往的模型,能够生成质量更高、听感更自然的语音。然而,现有模型依赖多个损失函数,暂时缺乏对其有效权衡的研究。因此,在现有模型损失函数的基础上,引入了梯度归一化自适应损失平衡优化方法,它根据模型不同损失函数的量级与不同子任务的训练速度来平衡各损失函数之间的权重,以验证该方法在语音合成任务中的适用性。在公开的中文语音合成数据集上评估了该方法合成语音的准确度与自然度,结果表明,采用此损失函数的模型在性能上得到了提升,证明了方法的有效性。
