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基于匿名通信的双通道匿名在线会议方案的研究
【机 构】
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郑州大学
【出 处】
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郑州大学
【发表日期】
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2021年期
【基金项目】
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其他文献
近些年来，随着城市化进程的加快以及公共交通系统的发展，可供居民选择的出行方式越来越多：公共汽车、私家车、地铁、网约车、共享单车等。以这些出行方式为基础，结合搭载在其上的硬件设备获得的卫星导航信号等相关数据，应用先进的物联网，大数据等技术，人们可以对使用这些出行工具的用户进行行为分析和研究，获得用户的出行行为以及需求特点。从而解决城市的交通以及规划等问题，促进城市的发展，提高居民的生活质量和幸福指数
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近年来，随着机器人技术的发展，服务机器人逐渐走进人们的日常生活中。人们对服务机器人的智能化提出了更高的要求，希望服务机器人可以根据人类的表情提供更加有针对性的服务。然而，主流的表情检测算法基于深度学习，运算量很大。机器人端运算能力有限，如果在机器人端进行表情检测，很难保障检测的实时性，也会影响机器人对其他任务的处理以及机器人的续航。目前通信技术快速发展，因此考虑把复杂费时的表情检测算法放到服务器端
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软件缺陷预测作为软件质量保证领域的重要手段，可以提高软件的可靠性和稳定性，根据应用场景不同，软件缺陷预测可以分成三类：项目内缺陷预测(WPDP)、跨项目缺陷预测(CPDP)和异质缺陷预测(HDP)。异质缺陷预测是近年研究的热点，它面临的主要挑战有： (1)隐私保护问题：执行异质缺陷预测的一个重要前提是，这些源项目的缺陷数据能够从其他公司获取，然而在实际操作过程中，因为担心公司的隐私被泄露，数据拥
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协作型多智能体系统在智能交通系统、多个机器人协作运输等领域中都有着广泛的应用和巨大的经济价值，因此已经成为控制领域中的一个研究热点。本文从两个方面研究了多智能体系统的协作控制问题。首先，利用事件触发控制和复拉普拉斯矩阵等方法，研究了具有输入时延的多智能体系统的相似编队问题。然后，研究了基于QMIX算法的多智能体协作控制系统在训练过程中，因限定了每个episode中的训练步数导致的伪终态问题。具体研
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机器学习在大数据时代得到的广泛应用,随机梯度下降成为了求解这类大规模机器学习问题的基础方法。随着数据规模的增长,模型越来越大,机器学习模型的训练尤其是对于深度学习模型的训练正变得越来越耗时。因而,设计出能够高效加速训练的分布式优化算法,在机器学习的研究与应用中变得至关重要。当前大规模机器学习的训练中,往往采用分布式随机下降算法,其通过让多台机器协同计算来加速训练过程。然而,由于其算法过程中引入了多
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移动群智感知是近年来新兴的一种感知模式,它利用普通用户携带的智能设备采集数据,通过大量用户的协作完成大规模且复杂的感知任务。相比于传统的感知手段,移动群智感知具有普适性、智能性、低成本等诸多优势,因而具有广阔的应用前景和重要的研究意义。数据质量和用户激励是移动群智感知中的两个核心问题。高质量的感知数据能够提高群智感知系统的效益,而合理的激励机制能够吸引更多的用户参与到群智感知系统中。当前的关于群智
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智力资源是一个国家和民族最宝贵的资源,智力服务的主体是企业和人才,其贯穿于企业生产发展的全过程中,旨在为企业的发展提供技术支撑。近年来,伴随着中小微企业蓬勃的发展,高端智力服务供需之间缺少对接平台的问题日益严重。同时随着企业招聘信息化的不断发展,互联网中存在着丰富的企业信息和人才信息,这些文本信息中蕴含着巨大的科学价值和应用价值。因此,如何利用大量的互联网文本资源,为企业和人才建立精准匹配,具有重
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