美团技术解析：模型加速与模型裁剪算法概述

本篇介绍了深度学习模型在自动驾驶感知上的应用。出于自动驾驶感知的要求，模型需要具有较高的实时性与准确度，这两个要求在很多时候是矛盾的。因此本文作者提出了一些模型加速与裁剪的方法，以保证模型的快速性与准确性。

2021-04-17
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展，而移动设备因自身计算能力相对不足，执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题，提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC（Mobile Edge Computing）服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization， CVX-FWA）来对模型进行求解，对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明，提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值，实现计算卸载资源的整体优化配置。

2021-04-20
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基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化_张小强

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。

2021-05-07
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大数据下的用户分析

“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

2021-04-18
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滑坡实时监测预警模型调度算法优化研究_何朝阳

监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段。在滑坡的实时监测预警中，预警模型的调度算法直接关系到预警的成功与否。传统的做法是根据一定时间间隔启动预警服务，这种方法易于实现，但受到预警时间间隔的影响，其预警结论及其处置建议的发布存在一定的延迟，无法达到真正的实时预警。如何通过预警模型和实时监测数据快速地得到预警等级、如何控制好预警信息发送的时间与频率，是需要解决的两个关键问题。为了尽量缩短从数据采集到预警信息发出的时间间隔，为后续预警处置赢得更多时间，本文从预警流程和模型调度算法入手，研究基于时间驱动和数据驱动的预警模型调度方式，结合实时监测数据类型及其特征，提出预警模型调度策略及预警信息发布策略，以期提高滑坡的预警精度，最后研发一套预警等级求解器，采用多线程思路，构建基于策略的预警模型通用计算框架，从而实现对滑坡的实时过程跟踪预警，充分发挥预警平台的作用。

2021-04-21
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题，本文以海面机动目标跟踪问题为背景，将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合，作为交互式多模型跟踪算法的模型集，并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较，并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明，以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

2021-04-17
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BP神经网络模型算法

BP（Back Propagation）算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出，按误差逆向传播算法训练多层前馈网络，是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

2021-04-18
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机器学习算法模型在券商行业的应用实践及发展前景

本文重点介绍机器学习模型在券商行业的应用和实践。首先分析了当前机器学习的发展和现状，然后从实际应用出发，分析解读机器学习算法在券商行业的场景应用，进一步的阐述了几种机器学习算法在实际场景中的应用，最后讲到机器学习平台的使用以及未来机器学习应用前景。

2021-04-17
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