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better bench 简介:CS博士;研究领域:类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
本文介绍了2024年“华为杯”中国研究生数学建模竞赛的选题分析,重点讨论了高速公路应急车道启用模型的问题。文章详细描述了如何使用YOLOv5和SORT算法进行车辆检测与跟踪,计算车流密度、流量及速度,并利用随机森林回归预测交通拥堵。此外,还提出了多情景动态分析和虚拟应急车道控制策略,以及优化数据采集点布置的方法。提供了完整的Python代码和B站视频教程链接,帮助读者深入理解并实践该模型。
本文介绍了2024年中国研究生数学建模竞赛C题的详细分析,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练及评估等多个方面。通过对磁通密度数据的处理,提取关键特征并应用多种分类算法进行波形分类。此外,还探讨了斯坦麦茨方程及其温度修正模型的应用,分析了温度、励磁波形和磁芯材料对磁芯损耗的影响,并提出了优化磁芯损耗与传输磁能的方法。最后,提供了B站视频教程链接,供进一步学习参考。
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
2024年中国研究生数学建模竞赛E题要求建立高速公路应急车道紧急启用模型,以缓解特定路段的拥堵问题。题目提供了四个视频观测点的数据,需分析交通流参数随时间的变化规律,建立拥堵预警模型,并验证模型有效性。此外,还需设计合理的应急车道启用规则和算法,优化视频监控点布局,以提升决策科学性和成本效益。涉及视频数据处理、非线性动态系统建模和机器学习等技术。适合交通工程、数学、计算机科学等多个专业学生参与。需利用Python等工具进行数据处理和建模。具体问题包括统计参数变化、建立拥堵模型、验证模型有效性、设计启用规则和优化监控点布局。
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
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本文提供了2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛C题“老外游中国”的解题思路分析和Python代码实现,涉及景点评分统计、城市综合评价、游玩路线规划以及特定条件下的旅游优化问题。
本文介绍了增量学习中的三种主要模式:任务增量学习(Task-incremental)、域增量学习(Domain-incremental)和类别增量学习(Class-incremental),它们分别关注任务序列、数据分布变化和类别更新对学习器性能的影响,并列举了每种模式下的代表性数据集。
本文提供了联邦遗忘(Federated Unlearning, FU)领域的全面综述,包括背景概念、动机、挑战、设计指南、评估指标体系,并探讨了FU在隐私保护和安全性方面的应用,以及面临的技术挑战和未来研究方向。
本文提供了机器遗忘的全面定义、问题方程、精确与近似遗忘的概念,并分类总结了机器遗忘方法,讨论了其在联邦学习和终身学习中的应用,提出了未来研究方向,为机器遗忘研究领域奠定了理论基础并指出了实际应用的潜力与挑战。
LwF(Learning without Forgetting)是一种机器学习方法,通过知识蒸馏损失来在训练新任务时保留旧任务的知识,无需旧任务数据,有效解决了神经网络学习新任务时可能发生的灾难性遗忘问题。
本文综述了机器遗忘技术及其面临的新兴隐私风险,提出了面向数据和模型的分类法,分析了信息窃取和模型破坏攻击手段,探讨了相应的防御策略,并讨论了机器遗忘技术在大型语言模型、联邦学习和异常检测等领域的应用。
本文介绍了一种名为Hard Attention to the Task (HAT)的连续学习算法,通过学习几乎二值的注意力向量来克服灾难性遗忘问题,同时不影响当前任务的学习,并通过实验验证了其在减少遗忘方面的有效性。
RWalk算法是一种增量学习框架,通过结合EWC++和修改版的Path Integral算法,并采用不同的采样策略存储先前任务的代表性子集,以量化和平衡遗忘和固执,实现在学习新任务的同时保留旧任务的知识。
本文提出了一种名为“Progressive learning”的深度学习框架,通过结合课程选择、渐进式模型容量增长和剪枝机制来解决持续学习问题,有效避免了灾难性遗忘并提高了学习效率。
本文提出了一种名为渐进式神经架构搜索(Progressive Neural Architecture Search, PNAS)的方法,它使用顺序模型优化策略和替代模型来逐步搜索并优化卷积神经网络结构,从而提高了搜索效率并减少了训练成本。
本文介绍了如何通过Zerotier和Parsec软件在五分钟内实现外网对校园或公司内网的远程访问,包括安装软件、配置内网穿透和实现远程控制的详细步骤。
本文是关于2024年江西省研究生数学建模竞赛B题的解题思路,题目要求建立投标数学模型分析招投标机制,并提出优化策略和设计更合理的投标规则体系,以提高中标概率和招投标过程的公平性和效率。
本文综述了机器遗忘的分类、评价指标、应用场景、挑战和未来研究方向,提出了精确遗忘和近似遗忘的概念,并探讨了机器遗忘在模型优化和防御攻击中的应用,同时讨论了分布式学习环境下的遗忘挑战和解决方案。
本文通过思维导图的形式,详细介绍了机器遗忘技术的分类、优缺点、面临的威胁和攻击以及防御机制,并探讨了评估机器遗忘系统有效性的方法,包括精确遗忘和近似遗忘技术,以及在数据隐私保护和法律遵从方面的应用。
本文综述了机器遗忘的解决方案和挑战,全面分类并分析了精确遗忘和近似遗忘方法,探讨了它们在隐私保护、安全性增强、模型适应性提升中的应用,并提出了评价指标和未来研究方向。
本文是关于2024年江西省研究生数学建模竞赛C题的解题分析,题目要求设计聚变反应堆,建立模型分析慢化区/增殖区中温度和中子通量的变化,确定反应堆尺寸以最小化单位电力输出的总成本,并计算相关物理量和分析等离子体的点火要求及稳态运行持续时间。
本文是一篇关于少量样本增量学习(Few-shot Class-Incremental Learning, FSCIL)的综述,提出了一种新的分类方法,将FSCIL分为五个子类别,并提供了广泛的文献回顾和性能评估,讨论了FSCIL的定义、挑战、相关学习问题以及在计算机视觉领域的应用。
本文介绍了2024年泰迪杯B题的解决方案,该题目要求构建基于多模态特征融合的图像文本检索模型和算法,通过深入分析和预处理数据集,构建了OFA、BertCLIP和ChineseCLIP三种多模态特征融合模型,并通过投票融合机制优化检索效果,实验结果表明所提模型在图像与文本检索任务中显著提高了检索准确性和效率。
本文介绍了如何在Windows 11操作系统上,配合CUDA 12.0和RTX4090显卡,通过创建conda环境、安装特定版本的CUDA、cuDNN和TensorFlow 2.10来配置TensorFlow GPU环境,并提供了解决可能遇到的cudnn库文件找不到错误的具体步骤。
本文介绍了如何解决在使用tonic库下载DVSGesture数据集时遇到的HTTP Error 403 Forbidden错误,建议从Figshare的链接下载完整数据集并解压到指定目录,以便成功加载数据集进行手势识别研究。
本文概述了多种人工神经元模型,包括线性神经元、非线性神经元、自适应线性神经元(ADALINE)、感知机神经元、McCulloch-Pitts神经元、径向基函数神经元(RBF)、径向基概率神经元(RBPNN)、模糊神经元、自组织映射神经元(SOM)、CMAC神经元、LIF神经元、Izhikevich神经元、Spiking神经元、Swish神经元和Boltzmann神经元,各自的特点和应用领域,为理解神经网络中神经元的多样性和适应性提供了基础。
本文介绍了渐进式网络(Progressive Neural Networks),一种深度强化学习架构,通过在训练过程中学习预训练模型间的侧向连接实现跨任务知识迁移,有效利用迁移学习优势同时避免灾难性遗忘,并通过强化学习任务验证了架构性能。
本文介绍了突触可塑性中的Hebbian学习规则和STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity),两种基于神经元活动调节突触强度的机制,其中Hebbian规则强调同时活动的神经元间的连接增强,而STDP则考虑了脉冲时间差异对突触强度的调节作用。
这篇博客文章总结了连续学习的分类,包括经典方法(重放、正则化和稀疏化方法)和脑启发方法(突触启发、双系统启发、睡眠启发和模块化启发方法),并讨论了它们在解决灾难性遗忘问题上的优势和局限性。
这篇论文提出了一种名为"表示遗忘反学习与参数自共享"(RFU-SS)的新方法,通过双目标优化问题的形式,在减少模型准确性降低的同时,有效地从训练好的机器学习模型中移除特定样本的影响。
本文通过可视化分析,总结了2024年考研国家分数线的变化趋势,指出管理类MBA降低5分,哲学、历史学、理学、医学等10个专业分数线上涨,而经济学等专业出现下降,反映出不同专业分数线受考生数量、竞争情况和政策调整等因素的影响。
该博客提供了在服务器上配置Huggingface、安装必要的工具(如git-lfs和huggingface_hub库)、登录Huggingface以及使用git clone命令克隆模型和文件的详细步骤。
这篇论文提出了零样本机器遗忘的概念,介绍了两种新方法——错误最小化-最大化噪声(Error Maximization-Minimization, M-M)和门控知识传输(Gated Knowledge Transfer, GKT),以实现在不访问原始训练数据的情况下从机器学习模型中删除特定数据,同时引入了Anamnesis指数来评估遗忘质量,旨在帮助企业有效遵守数据隐私法规。
本文列举并简要介绍了用于脑研究、脑网络分析和可视化的多种工具箱,如Brain Connectivity Toolbox、bctpy、人类连接组项目等,为神经科学研究者提供了丰富的分析和可视化大脑网络的工具选择。
该博客介绍了几种博士科研中最好用的科研绘图工具,包括ChiPlot、Veusz、Echarts、MeedPeer和Python可视化库,并提供了它们的优缺点分析。
本文探讨了如何提高使用gensim库加载word2vec预训练词向量模型的效率,提出了三种解决方案:保存模型以便快速重新加载、仅保存和加载所需词向量、以及使用Embedding工具库代替word2vec原训练权重。
本文介绍了2024泰迪杯C题“竞赛论文的辅助自动评阅”的问题分析和Python代码实现,涵盖了论文质量特征构造、自动评分模型建立以及如何利用自然语言处理技术和大语言模型进行论文自动评阅的方法。
本文介绍了一种名为"Synaptic Intelligence"(SI)的持续学习方法,通过模拟生物神经网络的智能突触机制,解决了人工神经网络在学习新任务时的灾难性遗忘问题,并保持了计算效率。
本文是关于2024美国大学生数学建模竞赛E题的预告,承诺在题目发布后提供问题分析、数学模型、实现代码和完整论文的逐步更新。
本文是一位自称对网球规则和比赛数据非常熟悉的计算机博士对2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"的全面解析,包括问题分析、数学模型构建、代码实现,以及完整论文的逐步更新过程。
本文介绍了如何在Linux系统中使用7zip压缩工具,包括通过brew安装、使用基本命令进行文件压缩、解压、列出存档内容、测试存档完整性以及进行性能基准测试等操作。
本文提供了2024泰迪杯A题“生产线的故障自动识别与人员配置”的Python代码实现,包括问题分析、故障数据特征分析、故障报警模型构建、故障时长计算、产量与合格率分析以及操作人员排班方案制定的详细步骤和代码示例。
本文是关于2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"的完整论文,由一位自称对网球规则和比赛数据非常熟悉的计算机博士撰写,提供了问题分析、数学模型、实现代码和26页的完整论文。
本文提供了一篇25页的中英文论文,针对2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头",建立了数学模型来分析网球比赛中势头的形成和影响,并通过Python代码实现了模型的定量分析和可视化,同时对模型的合理性、影响因素、预测方法和战术策略进行了深入探讨。
本文提供了使用隐马尔可夫模型对2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"进行问题分析和数学建模的Python代码实现,包括建立状态、状态转移矩阵、发球方优势模型和胜率计算,并以可视化的方式展示了比赛进程中每位球员的预测胜率。
本文通过MATLAB仿真实现了OFDM系统中BPSK、QPSK、4QAM、16QAM和32QAM调制解调过程,并在加性高斯白噪声信道及TDL瑞利衰落信道下计算了不同信噪比条件下的误比特率。
本文通过建立数学模型和应用多种数据分析方法,研究了中国电力供应与光伏发电的发展趋势、光伏电站建设的可行性、中国光伏发电的最大潜力、清洁能源替代燃煤发电的可能性,以及光伏发电在实现国家碳中和战略目标中的作用,并提出了相关政策建议。
本文是一篇技术报告,全面介绍了回声状态网络(ESNs)的数学模型、属性、意义、训练方法、深度ESN的发展、应用和局限性,并探讨了未来的研究方向,为理解ESNs在机器学习中的应用提供了系统性的综述。
本文是2017年C. Gallicchio和A. Micheli在ArXiv上发表的综述论文,详细介绍了深度回声状态网络(DeepESN)的架构、属性、动力学分析及其在时间序列预测等领域的应用,并探讨了DeepESN在处理多时间尺度信息方面的优势和潜力。
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