对于社区问答领域进行了一个很好的综述，文章综述社区问答的如下方面：用户行为分析，内容质量检测，专家用户发现，问题检索等各方面的内容
2021-04-13 17:18:41
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约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向。约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效。
2021-04-12 22:05:27
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共识算法是区块链系统维护数据一致性的核心机制。本文深入调研并分析了具有代表性的共识算法及其演化历程；基于共识过程提出共识算法的分类模型，并对各类型中代表性的共识算法进行详细分析；最后从去中心化、可扩展性、安全性、一致性、可用性、分区容忍性六个方面建立了一套共识算法的评价指标体系，并对代表性的共识算法进行对比分析，给出各类算法综合性的性能评价，希望为共识算法的应用与创新提供参考。
2021-04-09 20:05:52
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数据孤岛以及模型训练和应用过程中的隐私泄露是当下阻碍人工智能技术发展的主要难题。联邦学习作为一种高效的隐私保护手段应运而生。联邦学习是一种分布式的机器学习方法，以在不直接获取数据源的基础上，通过参与方的本地训练与参数传递，训练出一个无损的学习模型。
2021-04-07 19:58:19
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近年来,深度强化学习的取得了飞速发展,为了提高深度强化学习处理高维状态空间或动态复杂环境的能力,研究者将记忆增强型神经网络引入到深度强化学习,并提出了不同的记忆增强型深度强化学习算法,记忆增强型深度强化学习已成为当前的研究热点.
2021-04-07 09:14:10
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采用新型3D传感器能够便捷地同时获取多场景、多视觉和多目标彩色和深度信息的RGB-D图像，利用其在物体重叠和遮挡下深度信息对颜色和亮度的不变特点，有效提高RGB-D图像分类的精度。对微软Kinect设备的发展及原理做详细介绍；介绍了现有的RGB-D数据集；对现有RGB-D图像特征提取与分类方法进行了归纳、分析和比较；阐述RGB-D图像分类的发展趋势。
2021-04-06 12:51:57
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主要讲述人体行为识别的基础流程，归纳了人体行为识别常用的数据集，总结了时域分割的发展现状和常用的方法，讲解了人体行为识别比较经典的方法，并归纳了人体行为识别最新、最热的深度学习方法。引入了动作分割，再结合行为识别，能够实现连续的人体行为识别，使得行为识别适用于实际场景，而不再是对经过人工剪辑好的单个视频进行识别，这在实际应用中意义重大。
2021-04-03 21:40:48
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需求获取和建模是指从需求文本或记录中获取显式和隐式的需求，并通过表格化、图形化、形式化等方法构建相应模型的过程，是软件开发过程中极为关键的一步，为后续系统设计与实现铺平道路，提高软件开发效率和质量，提升软件系统稳定性和可行性.研究者们在需求获取与建模方面获得了一系列研究成果，根据其关注阶段不同，可以将它们分为需求知识提取、需求知识分类和需求模型构建3个方面.
2021-04-03 18:12:43
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人工智能和深度学习算法正在高速发展，这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而，近年来研究者发现，当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患，并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此，研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题，主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。
2021-04-01 16:21:25
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