Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification(用于图像分类的深度子域自适应网络)王晋东2020年最新文章全文翻译。 对于没有标记数据的目标任务，域适应可以将知识从不同的源域迁移过来。以往的深度域适应方法主要是学习全局的域迁移，即对齐源域和目标域的全局分布，而不考虑同一类别不同域中的两个子域之间的关系，在没有捕捉到细粒度信息的情况下导致迁移学习效果不佳。近年来，越来越多的研究者开始关注子域自适应问题，重点是准确地对齐相关子域的分布。然而，它们大多包含多个损失函数且收敛缓慢的对抗性方法。在此基础上，我们提出了一种深度子域自适应

细粒度用户评论情感分析 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户，挖掘用户情感等方面有实质性的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐，智能搜索，产品反馈，业务安全等。 依赖 Python 3.5 PyTorch 0.4 数据集 使用AI Challenger 2018的细粒度用户评论情感分析数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。 数据说明 数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务，位置等要素；；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”，“排队等候时间”等细粒度要素。评价对象的具体

使用SpringBoot与shiro实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例

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细粒度分类的自适应多任务学习

shiro-test:*本实例是javase的环境，用到了junit进行测试，不是web，也没用到spring *具体使用到了shiro的下列功能*身份验证：身份认证登录，验证用户是不是拥有相应的身份； *授权方式：授权，即权限验证，验证某已认证的用户是否拥有权限；即判断用户是否能做事情，常见的如：验证某用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某用户对某人*会话管理器：会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信息都在会话中；会话可以是普通JavaSE环境的，也可以是如Web环境的； *密码学：加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储； *记住我：记住我，这个是非常常见的功能，即一次登录后，下次再来的话*缓存：缓存，缓存，某些用户登录后，其用户信息，拥有的角色权限不必每次去查，这样可以提高效率

硬件辅助的细粒度代码重用攻击检测

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基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述