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1131.

特征生成（feature generation, FG）的目标是通过构建高阶特征组合并去除冗余特征,提升原始数据的预测潜力. 针对表格型科学数据,特征生成是提高下游机器学习模型性能的重要预处理环节. 然而,传统方法在处理科学数据特征生成问题时面临以下两方面挑战：首先,针对科学数据… … 相似文献

1132.

随着深度学习驱动的图像压缩技术迅速发展,面向深度神经网络(DNN)的图像压缩亟需一种高性能熵编码架构,以满足对高速压缩的实际需求。针对传统熵编码在硬件实现中面临的运算延迟与资源开销瓶颈,该文提出并实现了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的高效Range Asymmetric… … 相似文献

1133.

三维集成电路(3D IC)以其低延迟和高密度等优势,成为后摩尔时期的重要研究方向之一。其中硅通孔(TSV)作为3D IC中层间互连的关键技术,相关热、电和信号问题已有了广泛的研究。为更好地了解TSV技术的原理及研究现状,该文概述了近年来TSV技术在3D IC设计中的研究进展。首先… … 相似文献

1134.

面向工业场景各业务域中数据分布式存储和跨域流转的场景,针对业务系统多而复杂、数据量庞大且部分数据不可上云的问题,提出云边协同的数据存储与检索架构,旨在实现大规模数据的统一存储和跨域高效流转。该架构中,设计基于资源描述框架（RDF）图模型的数据编码规则和基于S-tree(Signa… … 相似文献

1135.

在消费电子的动态领域,了解用户行为对于产品创新和提高用户满意度至关重要。因此,提出一种突破性的多聚类方法以结合深度学习与张量分解,从而应对数据分析和挖掘的挑战。首先,从复杂的异构数据集中提取高级特征,例如对现代设备的各种传感器和用户交互的数据集,采用深度神经网络封装数据源的各种特… … 相似文献

1136.

当前行人轨迹预测面临两大挑战:1)受多行人之间关联关系以及复杂环境状态影响而难以建模;2)模型规模变大,难以在有限计算资源场景下发挥出作用,如无人车等。为更好应对上述挑战,提出了一种多阶段行人轨迹预测框架(Multi-stage Pedestrian Trajectory Pre… … 相似文献

1137.

在不确定性环境下;如何处理复杂数据一直受到广泛关注。对于模糊语言环境下的多维数据处理以及不同领域中语言值描述的属性间蕴含的规则挖掘问题;提出一种基于三元模糊语言形式背景的关联规则提取方法。首先;结合语言术语集与三元概念分析理论提出三元模糊语言形式背景;其次;基于诱导算子定义三元模… … 相似文献

1138.

动态符号网络中的链接预测旨在通过已知的网络拓扑结构和属性特征挖掘节点间的潜在关系.目前主流的链接预测方法大多基于图表示学习设计,然而这些工作往往无法同时学习网络中蕴含的符号语义和时间信息.另外,现有的图神经网络表示学习模型也难以捕获节点间长距离的信息依赖.针对上述问题,本文提出了… … 相似文献

1139.

隐私审计是数据治理中的关键问题,旨在判断数据的隐私是否得到了有效保护. 通常,学者们通过对数据添加噪声或扰动实现差分隐私,从而保护个人隐私. 特别在机器学习场景下,出现越来越多的差分隐私算法, 并且这些算法均声称自己可以达到较为严格的隐私保护水平. 然而,即使这些算法在发布之前会… … 相似文献

1140.

目前多数聚类方法主要关注单视图数据,对于多视图聚类的研究相对不足,而现有的多视图聚类方法往往侧重于视图间的信息学习,忽略视图内信息的充分挖掘.对此,文中提出基于自适应结构增强的对比协同多视图属性图聚类(Contrastive Collaborative Multi-view At… … 相似文献

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