automatic identification system | BriefGPT

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关于船舶位置预测和联邦学习的影响
使用 LSTM 神经网络，我们提出了一种高效的集中式和联邦式学习方法，分别称为 Nautilus 和 FedNautilus，以解决准确的船只位置预测 (VLF) 这一复杂且动态的海上交通问题，并展示了集中式方法相对于现有技术的优势和联邦式
PDFa month ago
GDN：用于皮肤癌诊断的堆叠网络
本文提出了 GoogLe-Dense 网络（GDN），它是一种用于识别基底细胞癌和黑色素瘤两种皮肤癌症的图像分类模型。通过堆叠不同的网络来提高模型性能，并在第二层中采用逻辑回归模型，以避免训练时间长和准确率低的问题，实验结果表明 GDN 相
PDF7 months ago
通过多路径长期船舶轨迹预测构建更安全的海上环境
利用自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）数据和编码器 - 解码器模型，本研究预测了船只轨迹，进而提高船只安全和避免船只与鲸类碰撞，证实了地理数据工程和轨迹预测模型在保护海洋生物物种方面的潜力
PDF8 months ago
利用自监督深度学习在开放海洋海上监控中检测有意关掉的 AIS
通过自监督深度学习技术和 Transformer 模型，本文提出了一种检测异常 AIS 信号丢失的新方法，通过预测和比较来报告检测到的异常情况。该方法可以实时处理海事交通监控中的 AIS 数据，并验证了先前已探测到的故意 AIS 关闭情况。
PDF8 months ago
基于自动识别系统数据的多模型 LSTM 轨迹关联架构
该研究提出了一种基于 LSTM 的多模型框架来解决船舶轨迹关联问题，该框架结合了自动识别系统 (AIS) 提供的大量动态地理空间信息，从历史观测中预测当前船舶位置，并使用基于测地线距离的相似性度量来关联未分类的观测结果和真实轨迹，从而有效地
PDFa year ago