随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展,人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功,但深度神经网络在处理大量、非结构化和噪声的三维点时仍面临着许多独特的挑战。
介绍绿色计算相关内容,是一个综述性的论文。这几年绿色计算比较热,是个新热点。
人群估计在实际应用中有着重要的意义,如人群分析和视频监控中,人群计数对于构建更高层次的认知能力至关重要。近来,北航的学者发布了关于基于CNN的人群计数综述论文,调研了220+工作,对人群计数模型进行了
异构网络表示学习HeterogeneousNetworkRepresentationLearning是当前自数据挖掘以及其他应用的研究热点,在众多任务中具有重要的应用。近日,UIUC韩家炜等学者发布了
本文对HPO中最基本的主题进行了综述。第一部分介绍了与模型训练和结构相关的关键超参数,并讨论了它们的重要性和定义值范围的方法。然后,研究了主要的优化算法及其适用性,包括它们的效率和准确性,特别是对于深
该领域的经典的论文,属于比较新的研究成果。随着移动互联网与物联网技术的发展,网络空间承载了海量数据,必须保证其安全性和隐私性。基 于区块链的网络安全机制具有去中心化、不可篡改、可追溯、高可信和高可用的
近年来,人们对学习图结构数据表示的兴趣大增。基于标记数据的可用性,图表示学习方法一般分为三大类。第一种是网络嵌入(如浅层图嵌入或图自动编码器),它侧重于学习关系结构的无监督表示。第二种是图正则化神经网
近年来,对话策略学习被广泛地定义为一种强化学习(RL)问题,越来越多的研究集中在DM的适用性上。在本文中,综述了DM的三个关键主题的最新进展和挑战。
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Electronic Control Units (ECUs) of a vehicle control the behavior of its devices–e.g., break and eng
