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基于视觉的无人机定位与导航方法研究综述
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融合上下文引导代价体和深度细化的多视图立体重建
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基于生成对抗网络辅助多智能体强化学习的边缘计算网络联邦切片资源管理
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为满足动态边缘计算网络场景下用户差异化服务需求,该文提出一种基于生成对抗网络(GAN)辅助多智能体强化学习(RL)的联邦切片资源管理方案。首先,考虑未知时变信道和随机用户流量到达的场景,以同时优化长期平均服务等待时延和服务满意率为目标,构建联合带宽和计算切片资源管理优化问题,并进… …
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基于深度学习的监控视频异常检测方法综述
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利用监控视频监测异常在社会治理中具有至关重要的地位,因此视频异常检测一直是计算机视觉领域备受关注且具有挑战性的议题。鉴于此,以深度学习的视角,对当前关键的视频异常检测方法进行了分类和综述。首先,全面介绍了视频异常的定义,包括异常的划定和类型分类;随后,分析了目前全监督、弱监督、无… …
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近端策略优化的城市环境多智能体协作对抗方法
城市环境由于其地理空间的复杂性及动态变化性,往往会令指挥系统变得低效且短视。针对该问题,提出了一种近端策略优化城市环境的多智能体协作对抗方法。首先,在建立完善的城市对抗环境的基础上,使用近端策略优化的演员-评论员网络算法进行求解;其次,针对多对一的评论网络采用嵌入方法来解决空间维… …
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融合基序信息的图同构注意力网络的图分类问题研究
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共享和特定表示的多视图属性图聚类
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现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,采用先学习再融合的方式,先分别学习每个视图的共享表示与特定表示再进行融合,更细… …
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