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DoDo-Code：一种基于深度 Levenshtein 距离嵌入的 IDS 信道和 DNA 存储编码
利用深度 Levenshtein 距离嵌入技术，本文提出了 DoDo-Code，这是一种 IDS 纠错码，它能在 DNA 存储中具有优秀的性能和低冗余率。
PDF7 months ago
通过定理证明对神经网络进行受限训练
本文提出了一种基于定理证明的方法，在神经网络的训练中规范和生成时间逻辑约束。通过 Isabelle 定理证明器的高阶逻辑，形式化嵌入线性时间逻辑，提出了一个损失函数，并使用 OCaml 版本制作的 PyTorch 模型进行了训练。结果表明，
PDF2 years ago
使用 LiDAR 强度图学习定位
本文提出了一种实现实时、不需要校准的自动驾驶汽车定位系统，该方法通过学习将在线 LiDAR 扫描和强度图嵌入到联合的深度嵌入空间中，并通过嵌入之间的有效卷积匹配来进行定位。在不同的 LiDAR 传感器和环境下，我们的系统能够以 15Hz 的
PDF4 years ago
局部样本分布的深度自适应特征嵌入在个体识别中的应用
本文提出了一种适应于当下行人重识别局部样本结构的新型采样方法和目标函数，利用一定的局部样本来挖掘适当的正例，以提高深度嵌入的性能，并在训练过程中学习一种深度相似性距离度量，以此来增加像素级的区分度，并处理掉行人图像中的复杂性因素，本方法在基
PDF7 years ago