Just noticeable difference based fast coding unit partition in HEVC intra coding

边缘网络优化的受限干扰的设备到设备多用户协作方案

PALS: Saving Network Power with Low Overhead to ISPs andApplications

基于虚拟阵元内插的互质阵目标DOD和DOA联合估计算法

半监督支持向量机概述

确保独立生活的老年人的健康和安全是一个日益严重的社会问题。 日常生活活动 (ADL) 是监测这些公民的自理能力和疾病进展的常用方法。 然而，流行的基于传感器的 ADL 监控系统主要依赖于可穿戴运动传感器，捕获的信息不足以进行准确的 ADL 识别，并且不能提供对不同粒度的 ADL 的全面了解。 当前的医疗保健信息系统和移动分析研究侧重于研究系统、设备和提供的服务，需要一个端到端的解决方案来从移动传感器数据中全面识别 ADL。 本研究采用设计科学范式，并采用先进的深度学习算法来开发一种新颖的分层、多阶段 ADL 识别框架，以对具有不同粒度的 ADL 进行建模。 提出了一种用于卷积神经网络的新型 2D 交互内核，以利用人和物体运动传感器之间的交互。 我们在两个真实运动传感器数据集上根据最先进的基准（例如，支持向量机、DeepConvLSTM、隐马尔可夫模型和基于主题建模的 ADLR）严格评估每个提议的模块和整个框架不同粒度的 ADL：Opportunity 和 INTER。 结果和案例研究表明，我们的框架可以更准确地识别不同级别的 ADL。 我们讨论利益相关者如何从我们提议的框架中进一步受益。 除了展示实际效用之外，我们还讨论了对未来基于设计科学的网络安全、医疗保健和移动分析应用程序的 IS 知识库的贡献。

通过ν正则化优化极限学习机

使用联合边引导卷积神经网络的深度图上采样进行虚拟视图合成

通过对象感知整体超像素选择进行图像分类

尽管仍处于起步阶段，人工智能 (AI) 已经显示出巨大潜力，可以推动人类走向繁荣和增长的新领域。 然而，由于其强大的力量，AI 也可能带来重大风险，应谨慎处理，而不是恐惧。 世界顶级政治领导人已经了解人工智能的颠覆性潜力，并急于在这个关键的新兴领域获得竞争优势，即使以复兴老式产业政策为代价。 与此同时，学术界和民间社会呼吁广泛共享的道德原则，以避免负面影响。在这种瞬息万变的背景下，欧洲正在努力跟上美国和中国等超级大国的步伐。这份报告总结了欧盟的工作。 CEPS 人工智能工作组于 2018 年召开会议。 认为欧盟及其成员国在引领全球社会走向负责任、可持续的人工智能发展方面处于独特地位，其成员呼吁欧洲领导人专注于利用人工智能的潜力来促进可持续发展发展符合 2030 年议程。该报告就如何设计和推广合法、负责任和可持续的人工智能以及如何处理未来的政策和投资决策提出了 44 条建议，旨在让欧洲处于主导地位，以应对最具破坏性的问题。我们时代的技术转型。