real-time prediction | BriefGPT

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使用物理内嵌数据驱动方法预测航空发动机性能
通过结合飞机引擎领域和神经网络领域的领域知识，我们提出了一种策略，能够实时预测引擎性能参数，并且在预测准确性、计算效率、建模复杂性和数据依赖性之间取得理想平衡。我们通过精心设计网络结构、调节内部信息流，并采用四种不同的特征融合方法和创新的损
PDF5 days ago
MorpheusNet: 嵌入式在线系统的资源高效睡眠阶段分类器
睡眠阶段分类是一项需耗费大量时间的任务，该论文介绍了一种基于深度学习的算法，能够实时预测睡眠阶段并适用于嵌入式设备，经过量化优化后模型体积大幅减小，性能与现有最先进模型相当。
PDF6 months ago
ICLRHyperDeepONet：通过超网络利用有限资源学习复数目标函数空间中的算子
提出了一种使用超网络的方法，即 HyperDeepONet，通过较少的参数来学习复杂操作符，并成功地在较少的计算资源下学习各种操作符，并具有实时预测的能力。
PDF6 months ago
基于随机森林和时间卷积网络的实时事件检测，促进更可持续的石油工业
该研究提出了两种机器学习方法，即随机森林和时间卷积网络，用于实时检测不良事件。结果表明，我们的方法能够有效分类事件类型并预测其出现的概率，解决了以前研究中发现的挑战，并提供了更有效的生产过程中的故障事件管理解决方案。
PDF9 months ago
高性能计算应用于逻辑回归：CPU 与 GPU 实现比较
我们提供了一个通用的基于 GPU 的并行逻辑回归版本，旨在应对大数据集中对更快算法的需求。通过我们的 GPU 实现，我们加速了处理大型数据集的速度，同时保持了可比较的 f1 分数，这使得我们的方法在实时预测应用领域如图像识别、垃圾邮件检测和
PDF10 months ago
CVPR跳跃式扩散模型用于随机轨迹预测
提出了一种基于 LEapforg 扩散模型的轨迹预测方法，可提供实时路径多样化的预测，并在四个真实数据集上取得了 23.7% / 21.9% ADE / FDE 的提高和 19.3 / 30.8 / 24.3 / 25.1 倍的加速比。
PDFa year ago
GeONet: 用于学习 Wasserstein 测地线的神经算子
GeONet 是一个适用于实时预测的深度神经网络，它通过学习非线性映射来连接 Wasserstein 距离和 geodesic，从而比传统的基于网格的方法具有更高的准确性和更少的计算成本。
PDF2 years ago
基于多源输入 MTL 的数字孪生增强金属管弯曲成形实时预测方法
本研究提出一种基于数字孪生技术和多源输入多任务学习的金属管弯曲成形实时预测方法，可以综合实现金属管弯曲成形的实时预测，并通过 DT 增强，最终取得了更准确和高效的预测结果。
PDF2 years ago
ACL教授 BERT 等待时间：平衡精度和延迟，用于流式错语检测
提出一种基于 BERT 模型的语音识别模型，其能够在实时检测迟滞状态下动态计算其向前看窗口的大小，从而在相较于传统模型有更佳的准确率以及更短的延迟时间，并在增量式迟滞检测研究中实现了最先进的稳定性得分和延迟性得分。
PDF2 years ago
特征等效性在跑道占用时间到达预测中的模型泛化
本研究采用树状模型进行机场实时跑道占用时间（AROT）的预测，替换分类特征，使用数值等效特征，实现对未见过数据的机场进行精确预测。
PDF2 years ago
肺音记录事件检测鲁棒且易解释的时态卷积网络
本文提出一种基于 Temporal Convolution Networks 的轻量级呼吸音事件检测的框架，采用多分支结构和特征融合策略获取最显著的信息，能够在不同的长时间粒度下处理任意长度的音频，实时预测多种事件，并在公共数据集和实际应用
PDF3 years ago
AttDMM：一种用于重症监护病房风险评分的注意力深度马尔科夫模型
本文提出了一种新型生成式深度概率模型 AttDMM，用于实时风险评分，联合学习了疾病动态和不同健康轨迹下的疾病状态，通过基准数据集 (MIMIC-III) 验证效果显著，将 ICU 患者生命预警提前数小时，为做出及时干预提供了路径。
PDF3 years ago
AAAICARPe Posterum：一种用于实时行人路径预测的卷积方法
本文提出了一种基于卷积神经网络和图同构网络的实时行人路径预测方法，名为 CARPe，具有提高预测精度和实时性的优点。
PDF4 years ago
ICLR深度学习预测学生结果
本篇论文研究了基于领域自适应框架的实时在线课程学生表现预测问题，提出了一种 GritNet 模型和一种无监督的领域自适应方法，通过在前一个课程上训练过的 GritNet 模型，预测不同课程中的学生表现，并取得了良好的预测效果。
PDF5 years ago
CVPR为实时道路图像语义分割辩护：基于预训练 ImageNet 架构
本文提出了一种基于 light-weight general purpose architecture、light-weight upsampling 以及融合多重分辨率的特征来扩大接受域的语义分割方法，在多个数据集上获得显着的优越性能和较
PDF5 years ago
DC-OPF 学习：使用神经网络分类活动集
本文提出了使用分类算法来学习不确定性实现与最优解的约束集之间的映射，以进一步增强实时预测的计算效率。我们采用神经网络分类器来完成这项任务，并在 IEEE PES PGLib-OPF 基准库中的多个系统上展示了这种方法的优异性能。
PDF5 years ago
Deep Inertial Poser: 实时学习从稀疏惯性测量中重建人体姿态
本文提出一种使用深度神经网络实时重建人体姿势的方法，通过 6 个惯性测量单元记录数据并使用双向 RNN 体系结构学习时间姿势先验知识，用于维持实时预测能力。
PDF6 years ago
深度网络在临床干预预测和理解中的应用
本文旨在利用所有可用的 ICU 数据（生命体征、实验室数据、病历及患者基本信息）并关注学习数据的丰富表示，通过使用递归神经网络 LSTM 和卷积神经网络 CNN 分别预测侵入性干预的发生和停止。该预测支持 “实时” 表现，并在六小时内进行以
PDF7 years ago
基于频繁模式树的实时交通事故风险预测
本文提出了一种基于 FP 树算法的变量选择方法用于实时预测交通事故风险，并利用基于这种方法和随机森林方法选择的变量建立了 k-NN 方法和贝叶斯网络模型，结果表明基于 FP 树的变量选择方法可以更好地预测车祸风险，其中使用 FP 树方法建立
PDF7 years ago
多重光散射中的随机投影：光速逼近内核函数
介绍了一种基于相干光在随机介质中的多重相干散射的物理特性，能够在光速下进行随机投影的模拟光学器件，可用于大型训练集和实时预测的核方法实现，避免了在存储随机矩阵和使用其他结构化矩阵以减少计算和内存成本时的复杂问题。通过在 MNIST 数据库上
PDF9 years ago