论文研读-多因子进化算法中的自适应知识迁移MFEA-AKT Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evolutionary Computation 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 此篇文章为 [1]L. Zhou, L. Feng, K.C. Tan, J. Zhong, Z. Zhu, K. Liu, C. Chen, Toward Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evol
在 ITS 的其他应用中引入了几种有用的 deep RL 机制。智能交通系统中 AI 的一个主要应用领域是自动驾驶，其中深度强化学习在该领域起到了非常关键的作用。Deep RL 方法能够应用到自主控制问题的多个方面，包括匝道计量、车道变换、速度加减速和交叉口通行等（见表四）。
交通信号灯是指挥交通运行的信号灯，也称红绿灯，由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行，绿灯表示准许通行，黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的，合理的设置各个指示灯的时间，可以有效地疏导交通流量、提高道路通行能力，减少交通事故。本文主要通过使用博途软件、西门子S7-300编辑红绿灯的控制逻辑程序来讲解指示灯控制流程工作，以便在后续的研究过程中更熟悉设备运行。
近期研究已证明：利用统一的多场景模型相比单场景模型更适用于场景复杂的大规模商业平台。然而大部分多场景模型都面临场景区分建模不充分、随着场景数量增加效果下降，缺乏可解释性等问题。并且现存的所有多场景模型在对各场景区分建模时，都没有考虑过显示特征交互问题，这限制模型的表达能力且影响到模型性能。
以网络为中心的计算可将计算和数据处理从CPU卸载到并分解到CPU，以支持不断增长的吞吐量，大数据量和数据中心的信息复杂性。一个新兴的范例是采用SmartNIC进行以网络为中心的计算，它在主机的网络接口上引入了特定于用户的处理。在本文中，我们将进一步采取主动行动，以解决网络核心（交换机）中当前的专有处理和计算问题。我们提出了一种新的硬件架构，称为自适应交换机。基于对其支持三个用例的原型的测试，我们证明了在可适应的交换机上可以同时实现高吞吐量和处理灵活性。
Transformer最近在低级视觉任务中获得了相当大的普及，包括图像超分辨率（SR）。这些网络利用自注意力利用不同维度、空间或通道，并取得了令人印象深刻的性能。这启发我们在Transformer中结合这两个维度，以获得更强大的表示功能。
这是arxiv上最新发表的一篇前沿交叉综述报告。主要讨论了如何使用深度强化学习方法解决智能交通系统问题，特别是智能信号灯控制问题。本公众号将分4次发布本综述报告的翻译，仅供大家参考学习。获取英文原论文请在本公众号回复关键词"强化学习智能交通"。
自 ChatGPT 问世已来，我们正在见证新的技术革命，手机厂商更是纷纷高调宣称正在部署大模型，生成式 AI 的竞争已经跨过前期积累，进入到了技术应用的新阶段。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
AI 科技评论按：本文为亚利桑那州立大学在读计算机博士生周耀的独家投稿，他给大家介绍了一个基于机器教学为基础的自适应交互型众包教学框架——JEDI ，它假设每个 learner 都有指数型的记忆遗忘曲线，并且能够保证教学的有效性，多样性，以及教学样本的质量。作者的原论文（http://cn.arxiv.org/abs/1804.06481）入选了今年的 KDD 会议。以下为投稿全文。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!
Moody 等人将循环强化学习算法模型(Recurrent Reinforcement Learning，RRL)应用在单一股票和资产投资组合等领域，测试了日内外汇市场(USD / GBP)、标准普尔500(S&P 500 Index)、美国短期国债等金融资产。以收益率为输入，微分夏普比率为目标函数，在交易成本为5‰的情况下进行实验。RRL 策略获得的回报超过Q 学习（Q-Learning）策略和买入持有策略，并在交易次数上明显小于Q 学习策略。
今天去现场帮一个客户排查备份网络速率问题。 用户期望是万兆的速率，但实际上目前只有千兆，因为目前上面运行着数据库，且数据量较大，千兆的备份网络速率不能满足用户备份数据库的时长要求。
针对此类痛点，少样本学习被提出并进行了多个应用场景下的尝试。本届 NeurIPS 2019 也收录了近十篇关于少样本学习的文章，他们或是从数据增强的角度出发，或是从特征表征（Feature Representation）的加强提出了新的思路。本文涵盖了本届 NeurIPS 收录的少样本学习文章，着眼于工作的实用性，创新性以及延续性三个维度，详解分析了三篇笔者认为非常具有启发性和实用性的少样本学习文章，概述了其余几篇的贡献和亮点，以期给感兴趣的读者呈现关于该方向最新的研究进展，以及对后续研发的启示。
本文介绍了遗传算法的发展历程、应用案例、变种以及未来展望。
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP
【新智元导读】AlphaGo 系统基于树搜索，由神经网络驱动。然而，所有这些技术都不是新的，也被其他围棋 AI 的开发者使用。那么，是什么让 AlphaGo 如此特别？来自德国和俄罗斯的几位研究人员在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探讨了这一问题。他们指出，AlphaGo 实施的每一个细节都是多年研究的结果，而它们的融合才是 AlphaGo 成功的关键。 论文地址：http://ceur-ws.org/Vol-1837/paper14.pdf 围棋对 AI 的挑战难点在于棋
从某种意义上来说，如果我们能找出大脑的学习算法，然后在计算机上执 行大脑学习算法或与之相似的算法，也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试。人工智能的梦想就是：有一天能制造出真正的智能机器。
之前对一篇和本文类似的生物进化优化算法——遗传算法做了一些解释，本文所述的差分进化算法和遗传算法本身有相通的地方当然也有较多的差异。差分进化算法也是基于群体智能理论的优化算法，它是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化算法，字面意思即可看出它有别于遗传算法的自由组合自然选择，它更侧重的是个体与个体和个体与自身间的关系，包括合作与竞争。
到目前为止，我们已经讨论了 AI 对交通系统的重要性以及强化学习的理论背景。Deep DL 在智能交通系统中的一个主要应用领域之一为交叉口信号控制。大部分已有工作都是面向应用的，因此提出的方法在许多方面会有所不同，例如用应用 deep DL 使用不同的技术提出不同的交叉口模型来监控交通，使用不同的状态-行动-奖励表示来刻画 RL 模型，以及使用不同的神经网络结构等。因此，对不同的方法直接做性能对比通常十分困难。
看起来确实是陷入了一个困局，而且很早之前我们也讨论过这个话题，并不是所有的批次效应都可以被矫正，因为如果是针对生物学差异与批次效应交叉的情况来去除批次效应，很简单的，比如：
文章：Differentiable Registration of Images and LiDAR Point Clouds with VoxelPoint-to-Pixel Matching
本节主要介绍的是libFM源码分析的第五部分之二——libFM的训练过程之Adaptive Regularization的方法。 5.3、Adaptive Regularization的训练方法 5.3.1、SGD的优劣 在“机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程之SGD的方法”中已经介绍了基于SGD的FM模型的训练方法，SGD的方法的最大优点是其训练过程很简单，只需在计算的过程中求解损失函数对每一个参数的偏导数，从而实现对模型参数的修改。 我们都知道，FM模型对正则化参数的选择比较敏感，
如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择
遗传算法(genetic algorithm, GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，遵循适者生存、优胜劣汰的法则。
车辆控制是自动驾驶汽车、车联网和自动化汽车中最关键的挑战之一，在车辆安全、乘客舒适性、运输效率和节能方面至关重要。本次调查试图对车辆控制技术的现状进行全面彻底的概述，重点关注从微观层面的车辆状态估计和轨迹跟踪控制到宏观层面的CAV协同控制的演变。首先从车辆关键状态估计开始，特别是车辆侧滑角，这是车辆轨迹控制的最关键状态，以讨论具有代表性的方法。然后提出了用于AVs的符号车辆轨迹跟踪控制方法。除此之外，还进一步审查了CAV的协作控制框架和相应的应用程序。最后对未来的研究方向和挑战进行了讨论。本次调查旨在深入了解AVs和CAV车辆控制的最新技术，确定关键的重点领域，并指出进一步探索的潜在领域。
TLDR: 本文针对现有自监督和图神经网络结合的模型局限性，提出了一种能够根据下游任务进行自适应监督信号增强的模型GFormer，同时引入了任务相关性等模块的设计，提升了模型的表达能力和适应性表现。
Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：
脑机接口通过大脑与外部设备连接，修复、重塑运动感知功能，是医学领域与人工智能领域共同攻关的发展方向，近年来，受到诸多关注。这一高端科技可以帮助瘫痪、卒中、渐冻人等恢复运动感知功能。
论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
本文来自The Broadcast Knowledge，主讲者是来自W3C的Jonn Simmons，主要讲述了网络媒体标准。
本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。
深度检测模型在受控环境下非常强大，但在不可见的领域应用时却显得脆弱和失败。 所有改进该问题的自适应方法都是在训练时获取大量的目标样本，这种策略不适用于目标未知和数据无法提前获得的情况。 例如，考虑监控来自社交媒体的图像源的任务:由于每一张图像都是由不同的用户上传的，它属于不同的目标领域，这在训练期间是不可能预见到的。 我们的工作解决了这一设置，提出了一个目标检测算法，能够执行无监督适应跨领域，只使用一个目标样本，在测试时间。 我们引入了一个多任务体系结构，它通过迭代地解决一个自我监督的任务，一次性适应任何传入的样本。 我们进一步利用元学习模拟单样本跨域学习集，更好地匹配测试条件。 此外，交叉任务的伪标记程序允许聚焦于图像前景，增强了自适应过程。 对最新的跨域检测方法的全面基准分析和详细的消融研究显示了我们的方法的优势。
在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
在深度学习中，你一定听说过“梯度下降”，在绝大部分的神经网络模型里有直接或者间接地使用了梯度下降的算法。深度学习的核心：就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，通过反向传播进而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么如果想要这个模型达到我们想要的效果，这个“学习”的过程就是深度学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习(神经网络)模型中，BP反向传播方法的核心就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。虽然不同的梯度下降算法在具体的实现细节上会稍有不同，但是主要的思想是大致一样的。
根据爱彼迎的2009-2014年的用户数据，预测用户第一次预约的目的地城市。同时分析用户的行为习惯。
此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，描述，旅游，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便利设施信息。
最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；
最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；
在计算机监控软件中，滤波算法可是个非常重要的技术，它的任务是处理监控数据里烦人的噪声和那些没用的东西，然后提高数据的质量和准确性。对于电脑监控软件来说，滤波算法的性能分析和优化也是至关重要的，这两个可是能让软件跑得更快、更稳定的关键。下面就来给大家介绍一下相关的性能分析与优化方法：
中南大学研究团队提出了一种名为 AdaDR 的自适应 GCN 方法，通过深度集成节点特征和拓扑结构来进行药物重定位。
选择操作的目的是为了将 当代 种群中 适应度值较高 的个体保存下来，将 适应度值低的个体淘汰 ，选择操作的过程中 本身不会产生任何新的个体 。但是选择操作由于是一个 随机选择过程 ，只是表示适应度值较高的个体将 有较高的概率 将自身基因遗传给下一代，并不表示适应度值较低的个体一定会淘汰， 但是，总体的趋势会是基因库中的基因越来越好，适应度值越来越高。选择操作的方法目前主要有 轮盘赌选择、最优保留法、期望值法 等等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
