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语言

  • 616 篇 中文
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检索条件"机构=江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学"
617 条 记 录,以下是91-100 订阅
排序:
基于高效注意力机制的人脸超分辨网络
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计算机与数字工程 2024年 第10期52卷 3065-3071页
作者: 许子祥 豆锐 李佳雯 高广谓 南京邮电大学自动化学院 南京210023 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 苏州215000
目前,通过与面部先验联合的深度学习方法已经能够较好地恢复退化后的人脸图像细节。然而这些方法存在着一些不足。一方面,多任务联合训练需要在数据集上进行额外先验标记,并且引入先验预估将显著增加网络的计算量。另一方面,大多数方法... 详细信息
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NB-IoT燃气表节能和气量告警方法设计
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计算机仿真 2020年 第2期37卷 317-322页
作者: 潘湛 贾俊铖 盛凯 赵晓筠 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学计算机信息处理技术省级重点实验室 江苏苏州215006 苏州燃气集团有限责任公司 江苏苏州215006
近年来,窄带物联网(NB-IoT)技术的出现推动了相关设备的发展,基于NB-IoT的新型智能燃气表将被逐步推广开来。然而现有的计费方式只是简单的利用表内计算模块,会出现意外断气的情况。为了很大程度上避免由于余额不足导致燃气表关阀从而... 详细信息
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一种基于迁移深度强化学习的建筑能耗预测方法
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计算机应用研究 2020年 第S01期37卷 92-94页
作者: 傅启明 吴少波 戴大东 杨正霞 陈建平 吴宏杰 苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室 江苏苏州215009 苏州科技大学电子与信息工程学院 江苏苏州215009 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
建筑能耗在我国总能耗中占比超过了35%。建筑能耗预测是能源科学管理、高效节能、低碳绿色发展的重要课题。但建筑能耗数据的成因复杂、独立同分布性弱、目标域样本不足,导致现有预测模型泛化性不足。由此提出了一种基于迁移深度强化学... 详细信息
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基于最小二乘的双权重学习法
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计算机科学 2020年 第12期47卷 210-217页
作者: 李斌 刘全 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012
强化学习是人工智能领域中的一个研究热点。在求解强化学习问题时,传统的最小二乘法作为一类特殊的函数逼近学习方法,具有收敛速度快、充分利用样本数据的优势。通过对最小二乘时序差分算法(Least-Squares Temporal Difference,LSTD)的... 详细信息
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一种带自适应学习率的综合随机梯度下降Q-学习方法
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计算机学报 2019年 第10期42卷 2203-2215页
作者: 金海东 刘全 陈冬火 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
在线强化学习中,值函数的逼近通常采用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)方法.在每个时间步,SGD方法使用强化学习算法获取随机样本,计算损失函数的局部梯度,单次模型参数更新的计算量小,适合在线学习.但是,由于目标函数不... 详细信息
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一种带探索噪音的深度循环Q网络
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计算机学报 2019年 第7期42卷 1588-1604页
作者: 刘全 闫岩 朱斐 吴文 张琳琳 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
结合深度神经网络和强化学习方法的深度Q网络在Atari 2600游戏平台上取得了巨大成功.相较于深度Q网络,深度循环Q网络具有记忆历史信息的能力,在部分游戏上显示出了更好的性能.然而在某些复杂的游戏环境中,一方面深度循环Q网络需要大量... 详细信息
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基于经验指导的深度确定性多行动者-评论家算法
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计算机研究与发展 2019年 第8期56卷 1708-1720页
作者: 陈红名 刘全 闫岩 何斌 姜玉斌 张琳琳 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000
连续控制问题一直是强化学习研究的一个重要方向.近些年深度学习的发展以及确定性策略梯度(deterministic policy gradients, DPG)算法的提出,为解决连续控制问题提供了很多好的思路.这类方法大多在动作空间中加入外部噪声源进行探索,... 详细信息
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超密集场景下考虑业务动态的功率匹配算法
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北京邮电大学学报 2019年 第5期42卷 48-53页
作者: 张晖 刘姝 赵海涛 孙雁飞 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室 南京210003 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心 南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
提出了一种面向超密集场景的考虑业务动态的无线网络功率资源匹配算法.首先,根据网络异构和业务动态变化特征,建立双层动态博弈模型.针对不同博弈层参与者的需求特性,以最大化效用函数为准则,设计不同的效益模型,并通过对网络中业务动... 详细信息
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人工智能在短临降水预报中应用研究综述
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南京信息工程大学学报(自然科学版) 2020年 第4期12卷 406-420页
作者: 方巍 庞林 王楠 易伟楠 南京信息工程大学计算机与软件学院 南京210044 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 苏州215006 陕西省气象台 西安710014
短临降水预报是一项重要且具有挑战性的世界性难题.研究人员曾尝试使用各种技术预报降水,但是由于降水本身具有高度非线性、随机性和复杂性的特性,使得降水预测精确度并不高.近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,其日渐渗透到人们生活的... 详细信息
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基于重要性采样的优势估计器
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通信学报 2019年 第5期40卷 108-116页
作者: 刘全 姜玉斌 胡智慧 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 吉林长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心 江苏南京210093
在连续动作任务中,深度强化学习通常采用高斯分布作为策略函数。针对高斯分布策略函数由于截断动作导致算法收敛速度变慢的问题,提出了一种重要性采样优势估计器(ISAE)。该估计器在通用优势估计器(GAE)的基础上,引入了重要性采样机制,... 详细信息
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