1.社区在实际应用中,京东利用强化学习优化了物流系统,尤其是在仓储管理和配送路径优化中,使用 RL 算法来动态调整库存和配送策略,从而提升了仓储效率和配送准确性。此外,腾讯在云计算资源调度中也应用了强化学习,通过预测负载并动态调节资源配置,提高了云服务的稳定性和性能。 https://open.alipay.com/portal/forum/post/192201027

2.网安风采我院赵晨老师课题组成果在中科院一区Top期刊课题组在联邦少样本学习方面取得了相关进展,相关研究成果以题为“FedFM: A federated few-shot learning method by comparison network and model calibration”的论文于2024年12月发表在中科院一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》(IF=7.2)。 联邦学习通过交换加密模型参数的方式来实现分布式模型协同训练。然而,当前联https://cse.nbut.edu.cn/info/1046/1835.htm

3.跟大模型对话时prompt越礼貌越容易出好结果吗?为什么?以及如何将这些发现应用于更广泛的任务和模型。来源| 深度学习自然语言处理 https://www.zhihu.com/question/627891044/answer/55891403260

4.NatureMethods:用于专家指导行为发现的数据学习平台ASOiD针对识别和提取自然行为的问题,近期发表在Nature Methods的一项研究,提出了一种新型计算平台A-SOiD(Active Supervision-optimized identification),旨在通过结合监督学习和非监督学习的元素,高效地发现和标注行为数据。该平台利用主动学习策略,只需少量的标注数据即可开始训练模型,然后系统会自动识别并请求用户标注那些最能帮助https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26483708

5.Python机器学习下图展示的是creme已经支持的函数和算法: 总而言之,creme目前还是一个探索性的项目,在实际生产方面可能会有性能问题,不过是一个很好地了解Online Learning的材料。 参考文献 1.刘成昊.在线学习算法研究与应用.浙江大学博士学位论文,2017. 2.潘志松等.在线学习算法综述,数据采集与处理,2016.https://blog.csdn.net/qq_43214331/article/details/121830926

6.面向流数据分类的在线学习综述?缺乏对演化流数据在线算法的调查,因此本文的工作与 Hoi 等人的工作 互相补充.在国内,李志杰等人[28]和潘志松等人[29]分别在 2015 年和 2016 年对在线学习算法进行了综述,两篇综 述均从在线算法的学习特点对算法进行分类,既没有考虑在线算法所适用的流数据特点,也没有区分在线学习 的两种不同的学习设置——完全https://jos.org.cn/jos/article/pdf/5916

7.复杂嘲下的人群计数算法研究(如何获取全文?欢迎:购买知网充值卡、在线充值、在线咨询) CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式 【相似文献】 中国期刊全文数据库前30条 1陈薪羽;刘明哲;任俊;汤影;基于多列卷积神经网络的参数异步更新算法[J];计算机应用;2022年02期 2余鹰;朱慧琳;钱进;潘诚;苗夺谦;基于深度学习的人群计数研究综述[J];计算机研究与https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10295-1021755602.htm

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9.计算机科学杂志2020年09期基于关键词Trie树的GCC抽象语法树消除冗余算法韩磊;胡建鹏; 数据库&大数据&数据科学 网络表示学习算法综述丁钰;魏浩;潘志松;刘鑫; 基于字段嵌入的数据库自然语言查询接口田野;寿黎但;陈珂;骆歆远;陈刚; 不确定时态数据Top-k查询韦建华;许建秋; 面向非易失性内存文件系统的NVM模拟与验证方法王鑫鑫;诸葛晴凤;吴林; https://mall.cnki.net/magazine/magadetail/JSJA202009.htm

10.复杂网络社团发现综述复杂网络社团发现综述 潘雨, 王帅辉, 张磊, 胡谷雨, 邹军华, 王田丰, 潘志松 引用本文 潘雨, 王帅辉, 张磊, 胡谷雨, 邹军华, 王田丰, 潘志松复.此外, Zhang等 提[77] 出了基于生成对抗性学习的启发式社团发现 算法 SEAL,算法使用判别器来预测一个社团是否真实,并 210800144G5 ComputerScience 计算机https://www.jsjkx.com/CN/PDF/10.11896/jsjkx.210800144

11.陆军工程大学2024年第二批博士研究生招生简章考生对所报考学科研究方向(或与导师提前商定的研究方向或考生自选)的国内外研究状况进行综述,并列出参考文献。汇报时间10分钟,专家提问及考生答辩5-10分钟。专家组根据考生对报考研究方向论述的意义、思考深度、以及考生对该研究方向状况的理解程度、对博士学习阶段的规划等方面打分。对军人考生选取的研究方向还应考察其https://www.kaoyan.cn/news/231109