检索范围:
排序: 展示方式:
基于众包标签数据深度学习的命名实体消歧算法 Article
Le-kui ZHOU,Si-liang TANG,Jun XIAO,Fei WU,Yue-ting ZHUANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第1期 页码 97-106 doi: 10.1631/FITEE.1601835
关键词: 命名实体消歧;众包计算;深度学习
网络空间安全命名实体识别综述 Review Article
高宸1,张璇1,2,3,韩梦婷1,刘会1
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第9期 页码 1153-1168 doi: 10.1631/FITEE.2000286
学习挑选伪标签:一种用于命名实体识别的半监督学习方法 Research Articles
李真真,冯大为,李东升,卢锡城
《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第6期 页码 809-962 doi: 10.1631/FITEE.1800743
一种易用的实体识别消歧系统评测框架 Article
辉 陈,宝刚 魏,一鸣 李,Yong-huai LIU,文浩 朱
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第2期 页码 195-205 doi: 10.1631/FITEE.1500473
关键词: 实体识别消歧;评测框架;信息抽取
众包智能设计方法 Article
Wei XIANG, Ling-yun SUN, Wei-tao YOU, Chang-yuan YANG
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期 页码 126-138 doi: 10.1631/FITEE.1700810
关键词: 众包;柔性众包设计;设计智能
机器学习视角下的城市建模计算机图形方法综述 Review Article
冯天1,范非易2,Tomasz BEDNARZ3,4
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第7期 页码 915-925 doi: 10.1631/FITEE.2000141
移动众包环境下基于友谊度的任务规划 Article
Yuan LIANG,Wei-feng LV,Wen-jun WU,Ke XU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第1期 页码 107-121 doi: 10.1631/FITEE.1601860
关键词: 移动众包;任务规划;贪心算法;模拟退火
具有深度阈值噪声消除的多尺度分析调制识别网络 Research Article
李响1,2,李一兵1,2,汤春瑞3,4,李迎松1,2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第5期 页码 742-758 doi: 10.1631/FITEE.2200253
一种基于结构和词汇分析的精确重命名方法 Research Article
骆君鹏1,张静宣1,2,黄志球1,徐勇3,孙辰星3
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第5期 页码 732-748 doi: 10.1631/FITEE.2100470
刘经南,吴杭彬,郭迟,张宏敏,左文炜,羊铖
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第2期 页码 99-105 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.015
关键词: 高精度道路导航地图 “互联网+”智能交通 无人系统 众包 边缘计算
面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移研究 Article
王倩, 陈思光, 吴蒙
《工程(英文)》 2023年 第31卷 第12期 页码 127-138 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.014
人工智能的快速发展将物联网推向了一个新阶段,面对数据的爆炸性增长和用户对更高服务质量的迫切需求,边缘计算和缓存被视为富有前景的技术解决手段。本文提出了一种面向物联网的激励感知区块链辅助的智能边缘缓存与计算迁移方案,该方案致力于为协作ENs在资源优化和控制方面提供安全和智能的解决方案。具体地,该方案通过联合优化迁移和缓存决策以及计算和通信资源分配,以最大限度地降低EN中完成任务的总成本。此外,为解决上述优化问题,本文设计了区块链激励和贡献联合感知的联邦深度强化学习算法。同时,提出了一种基于贡献的联邦聚合方法,即基于EN对全局模型性能提升所做贡献来计算其梯度的聚合权重,以提升训练效果。
AI 2.0时代的群体智能 Review
Wei LI,Wen-jun WU,Huai-min WANG,Xue-qi CHENG,Hua-jun CHEN,Zhi-hua ZHOU,Rong DING
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第1期 页码 15-43 doi: 10.1631/FITEE.1601859
标题 作者 时间 类型 操作
2020年计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议(CVIDL 2020)
2020年05月15日
会议信息