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231.

多元时间序列预测具有广阔的应用领域,如电力预测、天气预测等。最新的模型虽然都取得了相对不错的结果,但仍然面临以下挑战：1)如何充分考虑多元序列不同变量之间的相关性,作出更加精准的预测;2)建模不同变量之间的相关性通常需要巨大的时间和空间代价。目前的方法主要分为变量独立方法和变量混… … 相似文献

232.

随着定位技术和传感器的高速发展,用户移动轨迹数据日渐丰富,但大多分散在不同平台上。为了全面利用这些数据并准确反映用户的真实行为,对轨迹用户匹配的研究变得至关重要。该任务旨在从海量签到轨迹数据中精准关联用户身份。近年来,研究者们尝试运用循环神经网络、注意力机制等方法深入挖掘轨迹数据… … 相似文献

233.

随着大数据技术、云计算、计算机技术和网络技术的迅猛发展,互联网数据呈爆炸性增长,海量数据的高效存储成为当前互联网技术亟待解决的问题。然而,传统的多副本冗余机制导致了巨大的存储成本,引起了研究者们对新型存储解决方案的关注。在这一背景下,提出了一种基于擦除编码和副本复制的分布式混合存… … 相似文献

234.

时间序列建模一直是金融和交通等多个领域研究的热点,时空模型因能更全面捕捉时序数据的复杂关联和趋势,受到研究者们的广泛关注。近年来,基于时空模型的长期序列预测取得显著成果,但现有方法受到多粒度或多尺度研究的限制,无法充分挖掘数据的时空信息。为解决这一问题,提出了一种多粒度多尺度深度… … 相似文献

235.

现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类方法(MLF… … 相似文献

236.

随着人民生活质量的持续提升与科技发展的日新月异,智能手机等移动设备在全球范围内得到了广泛普及。在这一背景下,深度神经网络在移动端的部署与应用成为了研究的热点。深度神经网络不仅推动了移动应用领域的显著进步,同时也对使用电池供电的移动设备的能效管理提出了更高要求。当今移动设备中异构处… … 相似文献

237.

遥感变化检测在军事和民用领域都发挥着至关重要的作用。然而,由于变化检测图像对的数据采集存在巨大的时空差距,因此存在大量伪变化。现有的变化检测方法基于双流孪生网络学习物体特征,然后通过一系列专有网络进行伪变化消除。然而,这种相互独立的去噪方式缺乏捕捉图像对之间相互依存关系的能力,而… … 相似文献

238.

动作识别是计算机视觉领域中的前沿探索,得益于图卷积网络（GCN）处理非欧几里德数据的优势,该方法已成为从骨架数据中提取特征的主流方法。针对目前GCN忽视跨序列信息、对运动轨迹相似度高的模糊样本难以区分等问题,提出一种结合对比学习的图拓扑对比细化方法（graph topology … … 相似文献

239.

与传统网络不同,超网络具有复杂的高阶元组关系,而现有大多数超网络表示学习方法不能很好地捕获复杂的高阶元组关系。针对上述问题,为了更好地捕获复杂的高阶元组关系,提出了基于双端权重约束的异质超网络表示学习方法。首先,该方法提出一个超边多源随机游走融合算法,将超边融入到基于超路径的随机… … 相似文献

240.

控制流图(CFG)是二进制程序分析的基础.传统静态分析方法构建控制流图速度快,代码覆盖率高,但不能解决间接跳转问题;动态分析方法能够分析间接跳转,但代码覆盖率低、性能开销大.为更加高效构建完备的控制流图,提出静态动态结合的混合分析方案.首先使用静态分析获取程序的初始控制流图,采用… … 相似文献

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