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多智能体强化学习的速度性能表征
通过加速角度对多智能体强化学习算法进行分类，并对三个最先进的算法进行性能瓶颈分析，从而提出了多智能体强化学习的延时受限吞吐量作为关键性能指标。
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10 months ago
朝向以知识为中心的过程挖掘
本文提出了一种基于知识图谱的方法，用于缓解事件日志中的噪声 / 不完整信息对流程分析技术的影响，并帮助流程分析师理解与事件日志相关的可变性。
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a year ago
MM
使用权重更新量减少联邦学习中系统异构的影响
本文提出了一种基于性能和准确性反馈的动态子模型技术 Invariant Dropout，以解决联合学习中由于部分设备性能低下而导致的性能瓶颈问题，并使用五个真实的移动客户端进行了评估，显示 Invariant Dropout 可以最大程度地
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2 years ago
使用快速采样和流水线加速图神经网络的训练和推断
使用邻域采样的小批量训练方法加速图神经网络的训练和推理过程，可在多 GPU 环境下实现。作者采用性能优化的采样器、共享内存并行化的策略以及批量传输与 GPU 计算流水线的方法对算法进行改进，并在多个基准数据集和 GNN 架构上进行了实验，取
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3 years ago
错误信息的时代：语义强化通信的推动者
介绍了错误信息时代（Age of Incorrect Information，AoII）的概念，提出该概念作为一种基于数据角色和数据所扮演角色重要性的通讯范式。研究了传统通讯模式的局限性、AoI 和基于错误的度量方式的不足之处，探讨了 Ao
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4 years ago
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