关键词real-life applications
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- CrossGP: 排除生理信息的跨日血糖预测
基于患者的外部活动而无需涉及任何生理参数，我们提出了 CrossGP，这是一种新颖的机器学习框架，用于跨日血糖预测。通过与三种基准模型进行比较，对 Anderson 的数据集进行了大量实验，强烈证明了 CrossGP 的卓越性能，并证明了其 - 基于物理信息卷积神经网络预测折叠分叉
本研究提出了一种基于物理信息的卷积神经网络（CNN），用于识别靠近折叠分叉的动力系统的时间序列。研究结果表明，通过特定的数据预处理，该 CNN 能够准确捕捉与接近折叠分叉相关的重要特征，为类似的 CNN 在实际应用中的开发铺平了道路。
- 应用程序合成概括综述
本文全面回顾了构成性泛化在多个实际应用领域的最新发展，介绍了常见应用分类法，并总结了每个领域的最新技术现状。此外，我们还确定了重要的当前趋势，并提供了有关这一新兴领域未来的新观点。
- MM基于低秩表示的复杂网络分类问题
本文研究了实际应用中复杂网络的图形建模与欧几里得嵌入，以及这些低秩表示在网络分类问题中的性能表现。
- Content4All 开放研究手语翻译数据集
本研究的目的是为了解决计算手语研究中缺少大规模数据集的问题，并且分享了六个数据集和相关工具的收集过程以及用于推动未来研究的基准翻译结果。
- ACL自然语言处理大规模在线开放课程教学
该论文介绍了一门新的面向非英语母语学生的自然语言处理大型在线开放课程，旨在教授 NLP 的核心概念、方法，以及实际应用中的架构和多语言处理技能，并在 2020 年制作和录制，在 2021 年初获得了积极的反馈。
- 安全计算同态加密库综述
本文针对同态加密的各类库进行调查，介绍了选择正确的安全计算方法时应考虑的关键特性和权衡，并在这些特性上对六个常见可用的同态加密库（SEAL，HElib，TFHE，Paillier，ELGamal 和 RSA）进行比较。还阐明了不同语言和实际 - 佩戴式设备行为识别的深度 LSTM 学习器集成
本文介绍了一种能够应用于人类活动识别领域的深度长短期神经网络模型，该模型使用集成学习方法来提升分类准确度，并在三个标准测试数据集上表现出了出色的识别能力，具有很好的实际应用价值。