随着信息技术的快速发展，数据集已成为机器学习和人工智能领域中不可或缺的一部分。尤其是在计算机视觉领域，高质量、专业化的数据集对于模型的训练和测试起着至关重要的作用。在众多数据集之中，第56期Seal Dataset作为合同印章目标检测数据集，为相关研究和应用提供了宝贵的资源。 合同印章目标检测是计算机视觉领域的一个细分应用，主要任务是识别和定位合同文件中的印章图像。由于印章具有法律效力，因此在自动化处理合同文件时，正确地检测出印章的位置至关重要。第56期Seal Dataset数据集的发布，无疑推动了这一领域的研究进展。 该数据集的构建工作是一项系统工程，需要经过数据收集、标注、预处理等多个步骤。收集阶段需要确保所收集的合同样本具有代表性和多样性，以便更好地训练目标检测模型。在标注阶段，专业标注人员需要对合同中的印章进行精准的边界框标记，这是一项既耗时又需要高度注意力的工作。此外，数据集的预处理还包括图像的清洗、格式统一等工作，以确保数据质量。 对于第56期Seal Dataset数据集的具体内容，虽然给定信息中并未详细列出，但我们可以推测其包含了大量的合同图像及其对应的印章标注信息。在实际应用中，研究者和开发者可以利用这个数据集来训练和评估印章检测算法，包括但不限于深度学习方法。通过使用卷积神经网络（CNN）等先进的深度学习架构，可以提高印章检测的精度和效率。 在应用层面，合同印章目标检测技术可以广泛应用于电子合同的审核、存档以及自动化处理流程中。例如，在电子合同审核环节，自动检测印章的存在并验证其有效性，可以大大提高合同审核的速度和准确性，从而提升企业的运营效率。在存档环节，准确的印章位置信息可以帮助实现高效的文档管理和检索。 此外，随着人工智能技术的不断进步，合同印章目标检测技术也在不断拓展其应用领域。例如，结合区块链技术，可以进一步增强合同的安全性和不可篡改性。在未来，我们有理由相信，随着技术的进一步成熟，合同印章目标检测将在智能合同管理系统中扮演更为重要的角色。 第56期Seal Dataset作为针对合同印章目标检测的数据集，不仅为研究者提供了宝贵的研究材料，也为相关行业的自动化和智能化提供了可能。随着人工智能技术的不断发展，类似的数据集将会越来越多，为技术的进步和应用创新提供持续的支持。

西南科技大学竞赛与实践实验二基于SEAL密码库的格加密算法的原理、实现与应用pdf

西南科技大学竞赛与实践实验二基于SEAL密码库的格加密算法的原理、实现与应用

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西南科技大学，信息安全竞赛与实践报告1，这门课老师懂得都懂，报告包含代码，实验过程，以及问题解决，非低质报告，上过的都知道。

海豹 ⠀ ⠀⠀ 半监督图分类的PyTorch实现：分层图透视（WWW 2019） 抽象的 节点分类和图分类是两个图学习问题，它们分别预测节点的类标签和图的类标签。 图的节点通常代表现实世界的实体，例如，社交网络中的用户或蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质。 在这项工作中，我们考虑一个更具挑战性但实际上有用的设置，其中节点本身是一个图实例。 这导致了分层图的透视图，这种透视图出现在许多领域中，例如社交网络，生物网络和文档收集。 例如，在社交网络中，一群具有共同兴趣的人形成一个用户组，而许多用户组则通过交互或普通成员相互连接。 我们在层次图中研究节点分类问题，其中“节点”是图实例，例如上述示例中的用户组。 由于标签通常受限于实际数据，因此我们通过谨慎/主动迭代（或简称SEAL-C / AI）设计了两种新颖的半监督解决方案，称为半监督图分类。 SEAL-C / AI采用了一个迭代框架，该框

Seal Report使用说明，此报表为开源报表，可从官网进行下载，附件为近期使用整理出来的使用说明

用于nGraph的HE变压器 该项目已移至 用于nGraph:trade_mark:的是同构加密（HE）后端，是（英特尔用于人工神经网络的图形编译器）的后端。 同态加密是一种加密形式，它允许对加密的数据进行计算，并且是在机器学习领域中对数据保密性日益增加的关注的一种有吸引力的补救措施。 有关更多信息，请参见我们的。 我们的展示了他变压器的许多最新进展。 该项目旨在作为概念证明，证明HE在本地计算机上的可行性。 目的是衡量用于深度学习的各种HE方案的性能。 这并不是要用于生产就绪的产品，而是一种研究工具。 当前，我们支持加密方案，该方案由Microsoft Research的。 此外，我们还与的集成，以允许用户通过Tensorflow在经过训练的神经网络上运行推理。 例子 文件夹包含一个深度学习示例，该示例依赖于的。 建筑HE变压器 依存关系 操作系统：Ubuntu 16.04，Ubuntu 18.04。 CMake的> = 3.12 编译器：g ++版本> = 6.0，clang> = 5.0 强烈建议使用OpenMP，尽管并非绝对必要。 如果没有OpenMP，您可能会

SEAL示例 Microsoft SEAL学习 @ [目录] 说明 使用的HE方案是CKKS / | Encryption parameters : | scheme: CKKS | poly_modulus_degree: 8192 | coeff_modulus size: 200 ( 60 + 40 + 40 + 60 ) bits | scale: pow( 2.0 , 40 ) \ 输入数据的长度n = 10， 因为没有用FaceNet数据集的缘故，演示所用的测试数据来源为简单生成， 编译平台：Visual Studio 2019 所需外部环境： seal.h ; examples.h ； bits/stdc++.h 待补充 数据来源 输入的输入数据和数据库数据来源生成代码如下： // slot_count = poly_modulus_degree /2

Pyfhel：PY马拉松F或H omomorphicËncryption大号ibraries。 版本：[ v2.3.1 ] 状态：稳定 描述：允许在整数的整数|向量上进行加，减，乘，标乘积。 该库充当最高级的C ++ HE库的优化Python API。 语言：C ++ 17之上的Python（3.5+）和Cython。 操作系统：Windows（在MSVC2017 ， MSVC2019和gcc6 for WSL上进行了测试）和Linux（在gcc6进行了测试）。 不支持MacOS。 :warning: 必需：Python必须已经用C ++ 17编译： g++>=6 | MSVC 2017+ :warning: Docs ：目前，仅记录了API []。 实例被大量评论。 依赖关系：有两种可能的后端（均与Pyfhel一起提供），C ++中的HE库： （默认无外部依赖项）。 （无外部依赖项） WI