用户8078865

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注意可以反映句法结构(如果允许的话)(CS)

自从将Transformer用作NLP的通用特征编码器以来,许多研究已尝试从其新颖的多头注意机制解码语言结构。但是,许多此类工作几乎都只针对英语-一种具有严格词...

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“嘲笑你或和你在一起”:讽刺在塑造分歧空间中的作用(CS)

检测在线交互中的参数对于了解冲突是如何产生和得到解决的很有用。用户经常使用具有讽刺意味的装置等比喻性语言,例如讽刺讽刺性语言,或通过临时性的论点来攻击对手。为了...

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在竞争性背包问题中的投资与回报(CS)

自然选择驱使物种发展大脑,其大小随着要解决的任务的复杂性而增加。我们的目标是研究大型大脑的代谢成本与其解决一般和组合问题所提供的优势之间的平衡。将优势定义为相对...

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告诉我你的朋友是谁:使用内容共享行为进行新闻源准确性检测(CS)

停止恶意传播和产生虚假和误导性新闻已成为研究人员的重中之重。由于这种流行,已经引入了许多用于检测低质量信息的自动化方法。这些方法大多数都使用了文章级别的功能(例...

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沟通渠道的经典模拟(CS)

我们研究是否可以通过具有给定数量的状态和给定数量的噪声的经典信道来模拟某些非经典通信信道。证明了任何有噪声的量子信道都可以通过相应的有噪声经典信道来模拟。还研究...

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深度爆发超分辨率(CS)

尽管近年来单图像超分辨率(SISR)引起了人们的极大兴趣,但所提出的方法仅限于学习图像先验知识以增加高频细节。相反,多帧超分辨率(MFSR)提供了通过组合来自多...

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非线性系统的可牵引高阶欠近似AE扩展(CS)

我们考虑了有界集上一般矢量值函数的图像的过低和过高逼近的问题,并将所提出的解决方案应用于不确定的非线性离散时间动力系统的可达集的估计。上下近似的这种组合对于验证...

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投票人行为的多主体模拟(CS)

本文的目的是模拟给定投票方法的选民行为。我们的方法使用了多主体仿真,以便通过多次迭代对投票过程进行建模,以便选民可以通过考虑投票结果来进行投票。在这里,我们仅尝...

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用于双色散信道估计的超分辨率(CS)

在这项工作中,我们考虑时频移的有限线性组合给出的双色散信道算子的识别和重构问题。这样的运算符例如在雷达和无线通信中作为时变线性系统出现。特别地,对于在高度非平稳...

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模拟丑闻的影响:以2017年法国总统大选为例(CS)

本文提出了以代理人为基础的总统选举模拟方法,受到了2017年法国总统大选的启发。该模拟基于从民意调查,媒体报道和Twitter中提取的数据。主要贡献是考虑丑闻和...

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具有高度功能的广义平铺(CS)

在本文中,我们介绍了文献中出现的一类平铺的推广:可以定义高度函数的平铺(例如,著名的多米诺骨牌平铺)。我们证明了这些平铺的许多性质可以看作是我们引入的广义平铺性...

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将整数划分为幂(CS)

在本文中,我们使用简单的离散动力学模型来研究将整数划分为另一个整数的幂的方法。我们扩展并归纳了有关它们的枚举和计数的一些已知结果,并给出了新的结构结果。特别是,...

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BOOSTR:加速器控制系统的数据集(CS)

创建了BOOSTR(用于增强的Booster操作优化顺序时间序列),以提供来自Booster(费米实验室的快速循环同步加速器(RCS),工作频率为15 Hz)的...

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生成对抗网络的影响估计(CS)

识别训练数据集中缺少的有害实例可以提高模型性能,这对于建立更好的机器学习模型非常重要。尽管以前的研究已经成功地估计了在监督环境下的有害事件,但它们不能简单地扩展...

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带有半盗贼反馈的组合匪徒的有效纯探索(CS)

具有半强盗反馈的组合强盗会泛化多臂强盗,在这种情况下,特工选择几组臂并观察包含在选定组中的每条臂的嘈杂奖励。动作集满足给定的结构,例如形成拟阵的基部或图中的路径...

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深度反馈逆问题解决器(CS)

我们提出一种有效,有效且通用的方法来解决反问题。关键思想是利用正向过程提供的反馈信号并学习迭代更新模型。具体而言,在每次迭代中,神经网络都将反馈作为输入并输出有...

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径向微电网保护的动态状态估计(CS)

微电网是具有控制能力的局部电网,能够与传统电网断开连接以自主运行。它们通过启用分布式能源资源的整合,增强了电网的弹性,帮助减轻了电网干扰,并支持了灵活的电网。考...

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操作舒适性VS系统组件的重要性(CS)

本报告的目的是研究可靠性方面的系统中组件重要性的度量。在伯恩鲍姆(Birnbaum,1968)关于该主题的第一篇著作中,创建了许多有趣的研究,并构建了重要的指标...

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在可组合数据中心网络中高效节能地分配工作负载(CS)

本文研究了可组合数据中心(DC)基础结构在网络拓扑上的能效。使用混合整数线性规划(MILP)模型,我们比较了相对于传统DC而言,在选定的电气,光学和混合网络拓扑...

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RADAR:运行时对抗性重量攻击检测和准确性的恢复(CS)

对神经网络权重的对抗性攻击,例如渐进式比特翻转攻击(PBFA),可能会由于翻转很少的位数而导致灾难性的准确性下降。此外,PBFA可以在运行时对DRAM主存储器中...

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