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基于隔离机制的异常检测：一项调查
孤立基于方法的异常检测方法是一种新颖且有效的方法，可以通过随机分割轻松地隔离出数据中的异常值。这项综述调查了最先进的孤立基于异常检测方法，包括它们的数据分割策略、异常得分函数和算法细节。还介绍了孤立基于方法在不同场景下的一些扩展和应用，例如
PDF4 months ago
联邦学习与智能电网的交叉路口：概述、挑战和展望
本文旨在讨论在智能电网（SGs）中使用联邦学习（FL）的优势、局限性、设计趋势和挑战。而这一技术主要应用在负载预测、电动汽车、故障诊断、负载分解和可再生能源等方面，目的在于保护用户隐私和提高数据分析的准确性。
PDFa year ago
使用机器学习技术估计高性能计算应用程序的数据分区块大小
使用监督学习技术对 HPC 应用程序中数据块大小进行估算的方法在 dislib 上进行实现并进行评估，实验结果表明该方法能够有效地确定给定数据集的拆分方法，从而在高性能环境中实现数据并行应用程序的高效执行。
PDF2 years ago
探究面向跨语言低资源 ASR 评估的数据分割策略
本研究探讨了针对训练资源匮乏的五种语言十种不同数据划分方法的模型性能，揭示不同说话者数据选取对模型性能的影响，表明在数据稀缺情况下采用基于随机划分的数据分割可以产生更可靠和可推广的结果。
PDF2 years ago
ICML分散式深度學習共識控制
本论文研究了分散式深度学习模型的训练，提出了共识距离作为影响中心式和分散式训练效果的关键因素，并在理论和实验上证明了降低共识距离可以提高分散式训练模型的泛化性能。同时，本论文提供了实用的训练指南以缓解训练效果下降。
PDF3 years ago
利用非因果 CPU 状态信息进行高能效移动协同计算
本文提出了一种合作计算的系统，使用户将计算分配给助手，控制分配过程以最小化用户的能耗，并证明了问题的最优解结构特征，最后将其扩展到突发数据案例，并通过模拟得出了算法的实效性。
PDF7 years ago
混合鲁棒 / 平均次模划分：快速算法、保证和应用于并行机器学习和多标签图像分割
本文提出了新的算法解决通过分配数据任务和负载均衡来实现大规模机器学习的 submodular partitioning 问题，并在图像分割中也取得了很好的表现。
PDF9 years ago