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搜索结果 - 25
基于本地差分隐私的物联网联邦学习
本文提出结合联邦学习和本地差分隐私（LDP）来实现机器学习模型以避免隐私泄露，并借助四种 LDP 机制来扰动车辆生成的梯度，其中 Three-Outputs 机制提高了隐私度同时降低了通信成本，并且本文建立了一个新的混合机制，通过结合 Th
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4 years ago
使用机器学习从时空数据预测城市流动情况：一项调查
本文介绍了影响城市流量的四个主要因素，将多源空间时间数据的准备过程分为三组，选择了空间 - 时间动态数据作为案例研究城市流量预测任务，并详细分析比较了一些著名的和最先进的流量预测方法，最后提出了城市空间 - 时间流预测的挑战和未来的展望。
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5 years ago
MM
混合软件定义网络中联合开关升级与控制器部署
本文提出了一个优化问题，旨在联合考虑 SDN 交换机和其控制器的部署，以最大化可以通过 SDN 控制和管理的流的数量，在给定的升级预算约束下最小化控制器和交换机之间的流请求传播延迟。作者提出了一些技术来加速解决该问题的全局优化求解器并提供了
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5 years ago
卫星图像自动道路提取的全卷积网络
本文提出了一种基于全卷积神经网络的自动道路提取方法，利用高分辨率的卫星图像进行交通管理和道路监控，此方法能够自动且精确地提取真正的道路信息，并在 DEEPGLOBE-CVPR 2018 道路提取子挑战中表现出卓越的效果。
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6 years ago
AAAI
城市范围人群流量预测的深度时空残余网络
本文提出了一种基于深度学习的 ST-ResNet 方法，通过建立时空数据的端到端结构，动态聚合三个残差神经网络的输出，并结合天气、星期等外部因素对城市各个区域的人流量进行预测，其在北京和纽约的人流量预测方面表现优于已有的六种方法。
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8 years ago
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