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使用存在性规则追踪流
研究如何通过对临时流数据进行查询应答来研究与存在性规则推理的推理方法，提出了基于 LARS 的方法，该方法支持存在性规则，同时通过引入合适的时间无环性概念来保证规则的可决定性。
PDF2 years ago
ICML基于分层时间记忆的云故障预测：实证评估
该研究介绍了 HTM 在云系统在线故障预测方面应用的可行性，其结果证明 HTM 可以高效地帮助预测故障，是（半）监督算法的有趣实际替代品。
PDF3 years ago
集中和本地差分隐私条件下的数据流连续发布
本文研究了差分隐私下发布实数数据流的问题，并提出了一种基于指数机制和质量函数的私有阈值计算方法、在线分层方法和后处理技术。这个框架由三个组件组成：一个能私下计算阈值的阈值优化器，一个在数据流中添加标定噪声的扰动器以及一个通过后处理来改善
PDF4 years ago
基于在线演化脉冲神经网络的流数据无监督异常检测
提出了一种在线演化脉冲神经网络（OeSNN）的无监督异常检测算法，该算法使用了新的两步检测方法和 OeSNN 的神经元模型和输入层编码的新理论属性，通过在 Numenta Anomaly Benchmark 和 Yahoo Anomaly
PDF5 years ago
脉冲神经网络与在线学习：概述与展望
本研究综述了脉冲神经网络在在线学习场景中的应用，特别是在非平稳环境和数据漂移发生时的优势。
PDF5 years ago
深度签名变换
本研究提出一种创新的方法，将深度学习和 Signature 变换结合起来，通过对数据流进行增强，并利用 Signature 变换来选择 Signature 的项，从而可以实现数据依赖性的学习，同时在神经网络中任意地使用 Signature
PDF5 years ago
增量和减量特征的一次性学习
本论文研究了一种挑战性的问题：如何在特征不断进化的情况下进行单通扫描学习。通过特征压缩和基于存活特征的函数扩展等技术，该 OPID 方法成功应用于存储不确定的、动态的流数据中。
PDF8 years ago