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云数据中心的分布式应用故障具有复杂性、随机性等特点,导致应用的运行与维护(简称:运维)管理任务难度大、效率低.为此,提出一种云......
为有效捕捉行为中的时序关系,增强网络的特征表达能力,提出一种基于ResNeXt-GRU的人体行为识别方法.首先,使用聚类算法提取行为视......
在暂态功角稳定评估和暂态电压稳定评估的相关研究中,通常分别构建独立的评估模型,这阻碍了不同任务间的信息共享,浪费了计算和存......
预测风网的发电量,合理调整机组维护人员活动,增加企业利润,稳定全网电力平衡,保障电网安全平稳运行.针对风电的不平稳性和波动性,......
在实际交通数据收集过程中,采集设备故障、维修等问题均易导致采集到的交通数据存在一定的缺失。针对交通数据缺失情况下的交通流......
本文通过构建CEEMDAN-GRU模型对股票市场指数进行预测。首先,利用CEEMDAN方法将原数据分解成不同频率的长、短周期序列和趋势项;然......
针对车载控制器局域网络(controller area network,CAN)总线入侵检测准确率低与时效性差的问题,通过分析总线中入侵数据帧的特点,......
随着媒体数据的多样化发展,联合图像与三维模型的跨域检索成为三维模型检索问题的一个新挑战。针对图像与三维模型差异大、难匹配......
针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法.将卷积神经网......
近年随着慕课(MOOC)等新兴教育教学手段的快速发展,大量的学习者学习行为可以被系统所记录和分析,从而为个性化教学奠定了重要基础......
快速发展的医疗信息系统产生了海量的临床文本,它们用文本形式记录了大量的健康信息,是改善临床护理和支持研究的宝贵信息来源,同......
风功率预测是风电领域的一个重要研究主题。随着电力系统中风电占比的快速提高,风功率具有的波动性及间歇性的特点对风电大规模并......
检测和搜索视频中的目标是计算机视觉领域的重要任务之一,其主要难点在于如何运用深度学习等算法来分析出视频中目标的位置以及如......
为了有效地描述滚动轴承的性能退化趋势,提出基于优选小波包与马氏距离的滚动轴承性能退化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU......
文本分类有着广泛的应用,对其分类算法的研究也一直备受关注。但是,传统文本分类算法普遍存在文本特征向量化维度过高、没有考虑关......
建立了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络和隐马尔科夫模型(HMM)结合的声学模型。采用梅尔倒谱系数(MFCC)作为该声学模型的输入,......
提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,......
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如今以MOOC平台为主的在线学习网站课程资源丰富,数据量庞大,存在明显的信息过载问题。用户如何在海量数据中快速找到合适的课程是......
20世纪90年代,方言辨识开始逐渐被越来越多的人们重视,各国的研究人员对不同种类方言的特征和分类模型进行了大量研究,同时方言辨......
在长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)的基础上,通过减少控制门的数量,引入门控循环单元(GRU)RNN。利用质子交换膜燃料电池(PEMFC)......
DGA域名(Domain Generation Algorithm)检测是恶意C&C通信检测的关键技术之一。已有的检测方法通常基于域名构成的随机性进行检测,......
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