real-time decision-making | BriefGPT

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迭代遗忘：使用受数据库启发的自适应粒度在线数据流回归
提出了一种基于数据库的数据流回归模型，通过从传入的数据流中创建粒子来保留相关信息，迭代地遗忘过时的粒子，并使用最近的数据和粒子提供低延迟预测。与现有算法相比，该方法丢弃数据能够显著提高延迟和训练时间的数量级，并且 R * 树灵感的粒化技术提
PDF4 months ago
探索联邦学习的机器学习模型：方法、性能和限制的综述
分布式学习框架 - 联邦学习增强了个人数据隐私保护，允许协作研究且无需共享敏感数据；通过多源信息合作，提供更多种类的洞察力。本文是对隐私保护机器学习的系统性文献综述，通过 PRISMA 指南对近年来得出的有关联邦学习的监督 / 非监督机器学
PDF8 months ago
人机协同：自动电子显微学中的机器学习之未来
机器学习在电子显微镜领域逐步获得认可，用于数据后处理中的去噪、语义分割和降维。在使用大型仪器制造商的 API 引入后，现在可以在显微镜中部署机器学习工作流，不仅用于数据分析，还用于实时决策和反馈。然而，实时机器学习的用例数量仍然相当有限。在
PDF9 months ago
IJCAI一种统一的离线 - 在线资源分配的双阶段模型
本文针对在线资源分配问题提出了一个基于非均匀和已知到达分布的参数化线性规划算法，并进行了实验结果测试。
PDF4 years ago