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7761.
面向任务扩展的增量学习动态神经网络:研究进展与展望
增量学习是近年来机器学习领域的一个重要的研究方向,它能高效地进行知识迁移却不产生遗忘.与静态模型相比,动态网络可以根据不同的输入调整其结构或参数,从而在准确性、计算效率和适应性等方面具有显著的优势.本文从动态架构角度出发,根据动态网络中的自适应选择方式,对当前增量学习模型中所涉及… …
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一种新型基于交指电容和微带电感的单层低成本宽带带通滤波器
随着无线通信系统的快速发展,尤其是5G时代的来临,带通滤波器作为射频前端的选频器件被广泛应用于各种系统.近年来,人们对通信的需求日益提升,因此滤波器的小型化、低成本以及高性能等方面的要求成为业内研究的重点.现代工艺技术的发展为带通滤波器的设计提供了多种方法,如使用阶跃阻抗谐振器设… …
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面向E量级超算的并行循环压缩浮点乘加校验结构
E量级超算面临超十亿浮点融合乘加(Fused Multiply-Add,FMA)部件同时运行的严峻挑战,单个FMA检错率的少量变化可引起系统可用性的较大变动.E级超算核心的高运行频率、实时校验需求对校验逻辑时序提出了更高的要求.同时,E级超算需要控制系统规模,同芯片面积下集成的核… …
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基于智能优化算法的高效用项集挖掘方法综述
高效用项集挖掘(HUIM)能够挖掘事务数据库中具有重要意义的项集,从而帮助用户更好地进行决策.针对智能优化算法的应用能够显著提高海量数据中高效用项集的挖掘效率这一现状,对基于智能优化算法的HUIM方法进行了综述.首先,以智能优化算法的类别为角度,从基于群智能优化、基于进化以及基于… …
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图自动编码器上二阶段融合实现的环状RNA-疾病关联预测
大部分现有的用于预测环状RNA(circRNA)与疾病之间关联关系的计算模型通常使用circRNA和疾病相关数据等生物学知识,配合已知的circRNA-疾病关联信息对来挖掘出潜在的关联信息.然而这些模型受已知关联构成的网络稀疏性、负样本过少等固有问题的影响,导致预测性能不佳.因此… …
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基于深度强化学习的多数据中心一体化调度优化
多数据中心任务调度策略的目的是把计算任务分配到各个数据中心的不同服务器上,以促进资源利用率和能效的提升,为此提出了基于深度强化学习的多数据中心一体化调度策略.所提策略分为数据中心选择和数据中心内部任务分配两个阶段.在多数据中心选择阶段,整合算力资源以提高总体资源利用率,首先采用具… …
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基于状态信息的红外小目标跟踪方法
红外小目标所占像素较少,且缺乏颜色、纹理、形状等特征,因此难以有效地跟踪它们。针对这一问题,提出了一种基于状态信息的红外小目标跟踪方法。首先,将待跟踪小目标局部区域的目标、背景和干扰物进行编码以得到连续帧之间密集的局部状态信息;其次,将当前帧和上一帧的特征信息输入分类器,得到分类… …
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极限距离噪声估计与过滤方法
近年来,机器学习不断取得显著性进展并被成功应用于诸多领域,然而很多学习模型或算法高度依赖数据的标签质量.实际应用中大量数据集普遍存在复杂的标签噪声,因此机器学习在低质数据建模和标签噪声处理方面面临严峻挑战.文中针对回归中的数值型标签噪声,从理论分析和仿真实验的角度研究了标签估计区… …
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融合抗噪和双重蒸馏的文本分类方法
文本分类是自然语言处理中重要且经典的问题,常被应用于新闻分类、情感分析等场景.目前,基于深度学习的分类方法已经取得了较大的成功,但在实际应用中仍然存在以下3个方面的问题:1)现实生活中的文本数据存在大量的噪声标签,直接用这些数据训练模型会严重影响模型的性能;2)随着预训练模型的提… …
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基于气象数据与多噪声融合的体积云模拟研究
为了在智能无人机集群仿真中构建逼真的仿真环境,需要考虑基于气象数据对云进行建模与渲染.而当前基于真实气象数据的云模拟大多采用物理建模方法,如求解NS方程和粒子系统方法,这些方法为繁重的微积分方程求解任务所累,存在因计算量大而无法在大规模场景下实现实时仿真的缺点.针对该问题,提出了… …
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正交时序复用( Orthogonal Time Sequency Multiplexing, OTSM)通过级联时分和沃尔什-哈达玛(WHT)复用将信息符号在时延和序列域进行复用。由于WHT在调制解调过程不需要进行复杂的乘法运算,相比于正交时频空(OTFS)调制有更低的调制复杂度。该文针对高速移动环境下的OTSM系统提出了一种二级均衡器:首先利用信道矩阵的稀疏性和带状结构在时域逐块进行低复杂度MMSE检测;随后采用高斯-赛德尔(GS)迭代检测进一步消除残余符号干扰。仿真结果表明,所提算法与基于单抽头频域均衡的GS迭代检测算法相比,采用16QAM调制且误码率为10
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