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利用前端适应网络增强 ASR 对丢包的鲁棒性
使用前端适应网络来恢复数据包丢失，从而提高 ASR 模型的词错误率。在包丢失场景中，基于 Whisper 准则训练的适应网络显著降低了不同领域和语言的词错误率，同时对 Whisper 模型的基础性能影响很小，凸显了该方法在挑战性声学环境中提
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7 days ago
无人机辅助传感器网络中的联合巡航控制和智能数据采集的深度强化学习
无人机辅助传感器网络通过数据采集和数据包丢失最小化以及信息时代最小化来改善灾害管理、农业监测和数据收集等方面的效率。
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7 months ago
Grad-FEC: 协同智能中的深度特征不等误差保护
本文介绍了一种新方法 —— 不等误差保护（ULP），通过特征重要性估算器来选择性应用前向纠错（FEC）码以保护重要的数据包以提高协同智能系统的鲁棒性和可靠性。
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a year ago
优雅 ++: 高网络延迟下的抗丢包实时视频通信
提供了一種具有高響應性和抗丟包服務的新的實時視頻通信系統 Grace ++，其中利用神經網絡編解碼幀，實現流暢的視頻解碼和優化適應性，降低延遲並獲得可比較的質量。
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a year ago
MM
协作物体检测中的丢包恢复潜空间填补
本文关注于协作对象检测，研究了通过边缘设备进行前期深度特征计算，然后将其传输到云端进行后续处理的实践过程中，包丢失对特征传输产生的影响，并通过理论和实验表明，基于偏微分方程的图像修补方法可用于还原隐空间中丢失的特征，为协作对象检测中的丢失数
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3 years ago
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