Mar, 2024

RADIA -- 基于智能分析的广播广告检测

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TL;DR本研究提出一种新的自动广播广告检测技术，通过运用先进的语音识别和文本分类算法，不需要事先了解广播内容即可检测即席广告和新引入的广告，实现了对广播中广告的全面检测，为广告播放监测提供了全面解决方案。实验证明，该模型在经过仔细分割和标记的文本数据上训练，F1-macro 得分达到了 87.76，较理论最大值 89.33 略低。本研究对超参数的选择及其对模型性能的影响提供了深入理解，展示了该技术确保广告播放合同合规性和提供竞争监测的潜力。这项开创性的研究可能从根本上改变广播广告的监测方式，并为市场营销优化开辟了新的可能性。
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发现论文，激发创造
  • 循环神经网络异常检测

    本研究利用基于强大的循环神经网络的新颖性检测方法，提高了对高复杂度多用户无线电频段中小异常的检测能力，并在多个常见真实的空中无线电通信频段上进行了实证研究，比较了检测性能。

    Nov, 2016

  • 未来智慧城市的基于无线电的交通流检测和车辆分类

    本文提出了一种使用信号衰减测量和机器学习算法进行交通流检测和车辆分类的基于射频的方法，实地测量结果证明了其约 99％的高分类成功率。

    Jan, 2018

  • 无线电图像立方体分类的进展

    本研究概括了机器智能在射电图像分类方面的应用，并聚焦于射电星系形态分类。在射电天文学中，合作制作注释数据集和索引识别到的射电源是必要的。

    May, 2023

  • 实时物联网系统中的新奇检测可适应和可解释框架

    该论文介绍了 Real-time Adaptive 和 Interpretable Detection（RAID）算法，该算法能够适应多元动态过程中的非静态效应，从而提高检测精度并改进根本原因的隔离控制。

    Apr, 2023

  • DeepRadioID: 基于深度学习的无线电指纹算法实时抗干扰优化

    本文提出 DeepRadioID，一个系统，其无需重新训练深度学习模型即可优化基于深度学习的无线电指纹识别算法的准确性，实验结果显示其在三种情况下分别增加了 35％，50％和 58％的指纹识别准确性，并在 100 个设备数据集上实现了 27％的改进。

    Apr, 2019

  • RADIANCE：用于自动网络覆盖估计的射频对抗深度学习推断

    利用生成对抗网络的方法以及语义地图对室内环境进行建模，实现射频地图的自动合成及网络覆盖估计。

    Aug, 2023

  • Radio2Text: 使用 mmWave 无线电信号的流式语音识别

    本文提出了 Radio2Text，这是第一个基于毫米波的流式自动语音识别系统，具有超过 13,000 个词汇大小的识别能力。Radio2Text 基于定制的流式 Transformer，有效地学习了与语音相关的特征表示，为具有大词汇量的流式自动语音识别铺平了道路。实验结果表明，Radio2Text 能够对由超过 13,000 个词汇组成的输入实现 5.7% 的字符错误率和 9.4% 的词错误率。

    Aug, 2023

  • AiAds：面向赞助搜索的自动智能广告系统

    本文介绍百度所开发的智能广告系统 - AiAds 系统的架构和模型技术，该系统利用机器学习技术，通过自动化竞标策略、智能定位和智能创意模型等将手动优化转换为多个自动化任务，并使用先进的方法进行优化。该系统可以显著提高广告主的广告 Kamp、用户体验和广告平台的收入，并提出了解决几个关键挑战的经验教训。

    Jul, 2019

  • 基于无线信号的深度学习分类技术

    深度学习在无线电通信信号分类方面的性能与基线方法比较研究，研究了不同配置和信道失真情况下的分类性能，探讨了载波频率偏移、符号速率和多径衰落等因素对性能的影响，并使用软件无线电进行了室内分类性能的实测，最终讨论了该技术的应用存在的问题和设计考虑。

    Dec, 2017

  • 多语种音频中的滥用检测（ADIMA）

    使用自动语音识别和自然语言处理方法进行指辞文本检测，提出了一种说明性多语种骂人检测音频数据集（ADIMA），该数据集取样 10 个印度语言，包含 11,775 个音频样本，旨在实现 Indic 语言中音频内容审核的民主化。

    Feb, 2022