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高效点云配准的动态网络
该论文介绍了一种动态方法，通过多次迭代点云数据的注册过程，识别匹配点聚类区域，从而删除噪点，并通过评估每个注册阶段的结果以提高网络效率。实验证明，该模型相较于其他方法在相似结果上显著减少时间消耗，室内数据集 (3DMatch) 速度提升超过
PDF7 months ago
综合接入回传网络的多智能体强化学习网络路由
本研究主要探讨无线路由方案的优化，特别关注于集成接入回程（IAB）网络，旨在通过采取多智能体强化学习和马尔可夫决策过程等方法，最大化分组到达比率同时最小化网络延迟，并提升网络效率。在本研究中，我们提出了一种称为关系型优势演员评论家（Rela
PDFa year ago
基于深度强化学习的云原生无线网络资源分配
基于容器虚拟化的云原生无线网络架构，应用深度强化学习算法来监控网络状态和动态分配资源，优化了网络分片和多接入边缘计算等场景的资源分配，大幅提高了网络效率。
PDFa year ago
ICLR无参数层学习特征
该论文探讨采用内置无参操作替换空间操作的网络架构的有效性，实验结果表明，这种架构可以在不牺牲模型精度的情况下进一步提高网络速度和效率，尤其适用于 ImageNet 数据集。
PDF2 years ago
数字孪生网络中随机计算卸载的深度强化学习
本文提出了一种新的数字孪生网络（DTN）模型来帮助 IIoT 系统中的网络拓扑和随机任务到达模型，进而将随机计算卸载和资源分配问题转化为 Lyapunov 优化问题，并使用异步 Actor-Critic 算法来找到最优的随机计算卸载策略和提
PDF4 years ago
ECCV具有 100K 参数的高效显著目标检测
通过提出一种灵活的卷积模块（gOctConv）和新颖的动态权重衰减方法，使得使用该模块构建的轻量级模型（CSNet）能够更高效地利用多尺度特征，减少参数冗余和计算开销，并在流行的显著性目标检测基准上取得了可比较的性能，参数数量不到大型模型（
PDF4 years ago
神经网络的 8 位训练可扩展方法
本文探讨了如何通过量化神经网络中的训练参数、激活值、层梯度以及批标准化等内容，最终将图像分类精度控制在一个很好的水平，而这在过去被认为不可行。
PDF6 years ago
实现 5G 可持续超高密度异构网络
该论文介绍了超密集异构网络技术中基于广义正交 / 非正交随机存取方案的网络体系结构，该方案能够提高网络效率并减少信令开销，模拟结果表明该方案的有效性，并讨论了该技术面临的关键挑战。
PDF7 years ago