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物联网的增长使新一代应用成为可能，将计算和智能推向网络边缘。这一趋势，如何...
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本文分析了人工智能 (AI) 与混合整数线性规划 (MILP) 的结合，以在...中应对复杂的优化挑战。
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处理缺乏固有时间动态的静态图像仍然是脉冲神经网络（SNN）的一项根本性挑战。在直接训练的SNN中，静态...
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[Paper] 当前 Symbolic Regression 的挑战：优化、选择、模型简化和基准测试
符号回归（SR）是一种回归方法，旨在发现描述变量之间关系的数学表达式，且它通常...
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图神经网络（GNN）通过将不规则、受内存限制的图遍历与规则、计算密集的稠密矩阵运算相结合，提出了一个根本性的硬件挑战。
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Digital Twins (DTs) 正在越来越多地作为复杂社会技术系统中的自主决策者使用。它们的数学上最优的决策常常会出现偏差……
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先进的深度学习架构，尤其是循环神经网络（RNN），已被广泛应用于音频、生物声学和生物医学信号分析。
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联邦学习是一种因其安全性和计算优势而受到欢迎的分布式学习方法。随着网络中强大设备的出现……
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Serverless 大型语言模型（LLMs）已成为通过实现“pay-as-you-go”定价模式来部署 AI 服务的成本有效解决方案……