吕英
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2015/01/28/%e9%9f%b3%e9%a2%91%e4%ba%8b%e4%bb%b6%e8%af%86%e5%88%ab%e4%bf%a1%e9%81%93%e8%87%aa%e9%80%82%e5%ba%94%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6-3/
音频事件识别参数优化方法
上一篇
2015年1月28日 下午4:00
动态规划算法简介
下一篇
2015年1月29日
相关推荐
-
程序崩溃的根本原因分析
程序崩溃的根本原因分析技术旨在通过分析崩溃时的输入数据，自动推断并定位导致崩溃的根本原因所在的位置，辅助开发人员快速修复软件缺陷。本次报告介绍了2个利用谓词进行程序崩溃的根本原因分…
-
无监督数据增强研究
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
-
大模型支持的程序崩溃故障定位方法
本次报告聚焦大模型支持下的程序崩溃故障定位方法，介绍了AutoFL与FlexFL两个代表性算法，重点讲解了函数交互在大模型中的创新应用，并比较开源与闭源模型在定位精度与效率上的表现…
-
视频深度伪造及检测技术——攻与防
摘要：本报告介绍了视频深度伪造的基本算法，针对算法中存在的3个问题，重点讲述了在小样本条件下的域迁移学习生成伪造视频，并通过攻防对抗的概念引出了伪造视频检测算法，阐明针对伪造视频中…
-
动态规划——最小编辑代价
1.问题描述 上一次说了最小编辑距离，这次在这上面加一点料，a1、a2和a3每次操作的代价不同了，加入了每个操作的代价，这下问题变为，针对字符串a和字符串b定义三种操作，a1、a2…
-
扩散模型加速采样方法与应用
扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而，在实际应用过程中，扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢，严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化，近年…
-
机器学习中的非凸优化
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
-
基于视觉直觉的源代码表征
源代码表征是软件工程中的一个重要研究领域，主要关注如何有效地将源代码转化为可以支持各种软件工程任务（如代码搜索、克隆检测、代码自动生成等）的数学模型或数据结构。这些表征通常需要捕获…
-
表格数据生成：GAN模型的演进与未来
表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。
-
Android MediaRecorder架构详解
1. 简介 在android中录制音频有两种方式，MediaRecorder和AudioRecord。两者的区别如下： (1) MediaRecorder 简单方便，不需要理会中间…
