real2sim方法总结

对现有的real2sim的一些方法进行总结介绍。

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  • 郝肇铁
  • 发布于 2022-07-26 09:35
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跨边缘联邦持续学习算法(Cross-FCL)

联邦学习(Federated Learning, FL)是一种新兴的分布式训练框架,可以在满足用户对隐私安全的需求的同时集聚不同参与设备的学习能力,构建一个比本地模型更强大的全局模型。随着一些时延敏感...

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  • LH
  • 发布于 2022-05-22 10:29
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基于知识迁移的群智能体协作高效学习方法(UPDeT)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:32
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基于迁移学习的少样本表面缺陷检测方法(TL-SDD)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:29
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基于元迁移学习的社交媒体假消息检测算法(MDN)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:26
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事件元知识迁移的社交网络假消息检测算法(MetaDetector)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:23
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基于用户和群体的多行为交互的问题推荐方法(AskMe)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:20
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基于元学习方法的多城市知识融合商业选址推荐方法(MetaStore)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:18
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基于多维图神经网络的跨场景推荐算法(MGNN)

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  • mingze
  • 发布于 2021-07-10 22:14
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