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【胡一然】图在异常流量识别中的应用和演进

图神经网络模型的出现,实现了图数据的端对端学习方式,为图数据的 诸多应用场景下的任务, 提供了一个极具竞争力的学习方案。

  • 2022-01-11
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迎来智能数据分析的新时代

最近两星期(7月15日,7月22日),《自然》杂志连续发表两篇DeepMind写的用人工智能的方法预测蛋白质三维结构的文章和NIH Director Francis Collins 写的博客 "Artificial Intelligence Accurately Predicts Protein Folding”, 大大地震动了统计界和生物界。AlphaFold2获得了第十四屆CASP(两年一度的)的蛋白质结构预测竞赛冠军。它的Global distance test(GDT)的中位数是92.4,而它的平均误差仅为1.6埃。

  • 2021-09-03
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大型企业渗透测试技巧.红发.香克斯

相对于沙龙现场的大部分乙方安全人员不同,香克斯现就职于某大型甲方公司,他曾为了锻炼自己的技术能力,了解大型企业的安全布控,在多个不同的甲方单位工作过。将防守者的视角和攻击者的视角进行对比,也许能让你得到安全测试方面的新感悟。 大型企业的系统和安全特点 大型企业特点,常见大型企业都有哪些常见的系统 防御系统及其弱点分析 解析常见的防御系统的原理和弱点 通用脆弱性分析 有哪些比较常见的脆弱点 一些手法和流程 测试时有哪些比较重要的手法和注意点

  • 2021-06-22
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基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化_董泽

提出一种基于改进的差分量子粒子群(DEQPSO)算法,将其与超限学习机(ELM)相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法(GSA)、粒子群算法(PSO)和量子粒子群算法(QPSO)优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。

  • 2021-05-07
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双层结构模型预测控制算法性能分析_孙浩杰

双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制;稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.

  • 2021-05-06
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户外广告资源配置优化模型及算法研究_朱军

针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种模型运用于户外广告进行综合定价,能够较好地解决广告主和相关广告运营企业的共同利益互存,使双方的利益最大化。

  • 2021-05-06
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

  • 2021-05-06
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基于Hotbooting_Q算法的多微网能量交易博弈模型_李聪

文章构建了多个风-光-储微网能量交易博弈模型,每个微网可根据风光等新能源机组的发电水平以及负荷需求,确定自己与其余微网和上级电网的能量交易策略。在对多微网能量交易博弈模型的求解上,提出了一种将热启动Hotbooting技术与Q-学习相结合的Hotbooting Q交易算法,并以电力市场相似场景下的大规模实验数据作为训练数据。通过算例表明,微网间能量交易减少了从上级电网的购电量,采用Hotbooting Q交易算法可加快系统的收敛速度,提高微网的交易学习效果。

  • 2021-04-23
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