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考虑订单拆分策略的AGV拣选效率优化方法
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为提高智能仓库系统中AGV的拣选效率,针对AGV订单拣选优化问题分为AGV-货架任务分配、多AGV无冲突路径规划两个子问题进行研究,根据订单特点引入订单拆分策略,并以最小化AGV完成所有订单的总时间为目标构建数学模型.首先,设计了确定货架优先级的AGV-货架任务分配算法(AGV-… …
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基于数据增强和扩张卷积的ICD编码分类
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针对ICD编码分类任务存在的标签分布不平衡、临床记录文本过长和标签空间庞大等问题,提出一种基于数据增强和扩张卷积的ICD编码分类方法。首先,引入预训练模型BioLinkBERT,在生物医学领域采用无监督学习方式进行训练,以缓解域不匹配问题;其次,运用Mixup数据增强技术扩充隐藏… …
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改进的分布估计鲸鱼算法求解区块链DAG任务调度问题
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为了克服区块链单链技术效率低的问题,一种新的范式有向无环图正在蓬勃发展.针对区块链有向无环图中考虑代价权重的非独立任务调度问题,构建了区块链DAG的任务调度数学模型,并为了求解该问题提出了一种基于改进分布估计鲸鱼的新任务调度算法.新算法在WOA中引入EDA的空间采样和统计学习来预… …
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LLRB算法的函数式建模及其机械化验证
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基于机器定理证明的形式化验证技术不受状态空间限制, 是保证软件正确性、避免因潜在软件缺陷带来严重损失的重要方法. LLRB (left-leaning red-black trees)是一种二叉搜索树变体, 其结构比传统的红黑树添加了额外的左倾约束条件, 在验证时无法使用常规的证… …
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NOMA-MEC网络中基于优先级的多任务卸载策略
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针对NOMA-MEC网络中多任务卸载引起的资源分配不均、卸载成本过高等问题,考虑任务的异构性和网络环境的动态时变性,以最小化平均卸载成本为目标,面向超密集异构边缘网络提出了一种结合任务优先级的部分卸载策略.首先,充分利用资源,使用二分法模型化卸载比例的封闭解,将卸载问题解耦为任务… …
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9526.
面向研究问题的深度学习事件抽取综述
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事件抽取是一个历史悠久且极具挑战的研究任务, 近年来取得了大量优异成果. 由于事件抽取涉及的研究内容较多, 它们的目标和重心各不相同, 使得读者难以全面地了解事件抽取包含的研究任务、研究问题和未来热点趋势. 为此, 面向研究问题, 对基于深度学习的事件抽取研究成果进行整理. 首先… …
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面向联邦学习的后门攻击与防御综述
联邦学习(FL)作为一种分布式的机器学习方法,允许不同参与方利用各自的本地数据集合作训练一个机器模型,因此能够解决数据孤岛与用户隐私保护问题。但是,FL本身的分布式特性使它更容易受到后门攻击,这为它的实际应用带来了更大的挑战。因此,深入了解FL环境下的后门攻击与防御方法对该领域的… …
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9532.
基于去中心化身份的跨域数据交易系统
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