孙孙孙

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关于擦除网络的被动性、反馈被动性和反馈被动性:分段仿近方法(CS)

在本文中,我们通过考虑平滑离散非线性系统的分段仿射逼近,讨论了系统的无源性和反馈无源性的问题。给出了反馈无源性和无源性的充分条件。这些结果随后扩展到在吉尔伯特-...

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通过 NDN 进行互联网扩展视频流(CS)

以信息为中心的网络 (ICN) 和命名数据网络 (NDN) 的研究已经产生了许多协议设计和软件原型,但它们需要通过 Internet 上的实际使用来验证和评估,...

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学习对城市进行因素化和重新照明(CS)

我们提出了一个基于学习的框架,将室外场景分为随时间变化的照明和永久场景因素。受经典内在图像分解的启发,我们的学习信号基于两个见解:1) 组合分离的因子可以重建原...

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应用于人工智能学习价值的动态模型(CS)

人工智能 (AI) 开发专家预测,智能系统和代理开发的进步将重塑我们社会的重要领域。然而,如果不谨慎、批判、反省地取得这样的进步,可能会给人类带来负面的结果。因...

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多插槽多核服务器上内存密集型工作负载的近线性操作系统调度优化 (CS)

多插槽多核服务器用于解决计算中的一些重要问题。远程 DRAM 访问可能会影响在此类服务器上运行的某些应用程序的性能。本文提出了一种新的近线性操作系统(OS)调度...

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正则表达式模式匹配和成员资格的细粒度复杂性(CS)

目前最快的正则表达式模式匹配和成员算法将经典 O(nm) 时间算法提高了约 log=3/2\n 倍。我们不关注一般模式而是分析此工作中边界深度的均匀模式。对于他...

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使用深度学习序列预测光伏发电,并注意序列模型(CS)

(住宅)光伏(PV)电力作为分布式能源的普及率不断提高,给电力基础设施带来了许多挑战。我们迫切需要高质量、通用的工具来提供准确的电力生产预测。在本文中,我们提出...

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探索然后执行:通过因子化元强化学习进行无奖励的适应(CS)

我们寻求通过利用不同任务和环境之间的共享结构来有效地学习。例如,即使食材可能会改变位置,但是烹饪在不同的厨房都是相似的。原则上,元强化学习方法可以利用这种共享结...

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从瞬态中图进行高效的非视线成像(CS)

非视线 (NLOS) 成像技术是利用可见光表面(如墙壁)的漫反射来查看周围的角落。其中一种方法是使用脉冲激光器和超快传感器来测量成散射光的传播时间。不像现有的 ...

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基于线路的OCR的CRNNs精度:多参数评价(CS)

本文研究如何在降解纸上为难以辨别的历史字体来训练出高质量的光学字符识别(OCR)模型。通过广泛的网格搜索,我们获得了神经网络架构和一组最佳的数据增强设置。我们讨...

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CaSPR: 学习规范的时空点云表示(CS)

我们提出了CaSPR,一种学习以对象为中心的动态移动或演化对象的规范性时空点云的表示的方法。我们的目的是使信息能够随着时间的推移而聚合,并且可以在任何时空邻里间...

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图像和视频合成生成对抗网络:算法和应用(CS)

生成对抗网络 (GAN) 框架已成为各种图像和视频合成任务的强大工具,它可以在无条件或输入条件的情况下合成视觉内容。它支持生成高分辨率逼真的图像和视频,这是一项...

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