用户8054111

LV2
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随机路由Erlang损耗模型中平均场波动的敏感性(CS)

在本文中,我们研究了一个由N个服务器组成的大系统,每个服务器的容量最多可以同时处理C个任务,并且当一个传入的任务在随机选择的N个服务器中占用率最低时,它被路由到...

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具有最佳切换遗憾的在线缓存(CS)

我们从在线学习的角度考虑经典的未编码缓存问题。有限存储容量的缓存可以同时保存大目录中的C文件。用户在每个时隙从目录中请求任意文件。在来自用户的文件请求到达之前,...

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通过学习缓存加速深度学习推理(CS)

由于深度神经网络(DNNs)在解决现实问题时具有较高的准确性,其在多个领域的应用越来越多。然而,这种高精度是通过构建更深层次的网络来实现的,这对面向用户的应用程...

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一个高效的大型图形挖掘系统(CS)

近年来,人们对设计用于图模式挖掘的系统越来越感兴趣。现有的系统大多集中在小的模式上,很难挖掘更大的模式。在本工作中,我们提出了Angelica,一个单机图模式挖...

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隐性反馈的项目推荐(CS)

项目推荐的任务是从大量的项目目录中为用户选择最好的项目。条目推荐通常是由内隐的反馈训练出来的,这些反馈包含了过去的积极行为。项目推荐的核心挑战是(1)如何从隐性...

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SoK:分权融资(DeFi)(CS)

去中心化金融(DeFi),一个区块链驱动的点对点金融系统,正在如雨后春笋般涌现。一年前,DeFi系统锁定的总价值约为6亿美元,现在,截至2021年1月,约为25...

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MANET网络上P2P系统的路由方法(CS)

由于移动和无线技术的巨大进步,P2P文件共享等互联网分布式应用如今部署在MANET(即P2P移动系统)上。这些应用程序允许用户在MANET上搜索和共享各种多媒体...

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在混合存储系统上调整周期性数据移动的频率(CS)

新兴的混合内存系统包括英特尔的Optane DC持久内存等技术,它们的异构内存组件在访问速度和容量比方面存在差异。这打破了为传统的仅限dram平台设计的许多假设...

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OpenUVR:一个开放源码的虚拟现实应用系统框架(CS)

异构计算技术的进步使得虚拟现实(VR)应用具有巨大的潜力。为了提供最好的用户体验(UX),系统应该采用一种不受束缚的、基于无线网络的架构,在用户和内容生成器之间...

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在带有交换的微型mcu上启用大型NNs(CS)

在单片机上运行神经网络变得越来越重要,但由于单片机的SRAM尺寸很小,运行神经网络非常困难。之前的工作提出了许多算法级的技术来减少神经网络的内存占用,但所有这些...

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敌手在在线学习重访:与应用在鲁棒优化和对抗性训练(CS)

我们重新审视在线学习中的“对手”概念,动机是通过使用在线学习方法解决鲁棒优化和对抗性训练。虽然在线学习的经典设置之一处理的是“对抗”设置,但这一概念的使用似乎不...

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元对抗训练(CS)

最近,物理世界的对抗性攻击暴露了感知系统的漏洞,这些漏洞对安全至关重要的应用程序(如自动驾驶)构成严重风险。这些攻击在物理世界中放置了对抗伪影,间接导致模型输入...

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从统一的角度研究学习和视野的双层优化:调查和超越(CS)

双层优化(BLO)起源于经济博弈论领域,后来被引入优化领域。BLO能够处理具有层次结构的问题,该结构涉及两个层次的优化任务,其中一个任务嵌套在另一个任务中。在机...

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监督Tree-Wasserstein距离(CS)

对于文档相似性的度量,瓦瑟斯坦距离是一个强大的工具,但它需要较高的计算成本。最近,为了快速计算瓦瑟斯坦距离,提出了用树度量法近似瓦瑟斯坦距离的方法。这些基于树的...

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通过对比正则化改进图表示学习(CS)

图表示学习是一项重要的任务,在各种领域的应用,如在线社交网络,电子商务网络,WWW和语义网。对于无监督图表示学习,许多算法,如Node2Vec和graph - ...

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热带支持向量机:对函数空间的计算和扩展(CS)

支持向量机(svm)是欧氏空间中使用超平面进行分类的最流行的监督学习模型之一。与支持向量机类似,热带支持向量机使用带有最大加代数的热带度量下的热带超平面对数据点...

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基于自编码器的旋转机械状态监测与异常检测方法(CS)

像发动机、水泵或涡轮机这样的旋转机器在现代社会中随处可见。它们的机械部件,如电机、转子或轴承是主要部件,任何故障都可能导致它们完全关闭。在这样的关键系统中,异常...

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上下文智慧:用于上下文异常检测的主动集成学习(CS)

在上下文异常检测(CAD)中,一个对象仅被认为是特定上下文中的异常。大多数现有的CAD方法使用基于用户指定的一组上下文特征的单一上下文。然而,在实践中,识别正确...

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对不确定性的对抗性攻击使神经网络潜能的主动学习成为可能(CS)

基于神经网络(NN)的原子间势提供了具有电子结构方法精度的势能面快速预测。然而,神经网络的预测仅在良好学习的训练领域内可靠,在外推时存在未知的行为。通过神经网络...

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通过多模态信号的有损压缩学习抽象表示(CS)

开放式学习的一个关键能力是形成越来越抽象的表征,有助于驱动复杂的行为。抽象表示忽略了具体的细节,并促进了泛化。这里我们考虑在一个多模态环境中学习抽象表示,有两个...

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