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不变性学习(invariant learning)指挖掘数据中不随环境而变化的稳定特征,或者因果特征进行建模,从而提升模型在分布外(out of distribution)的泛化能力。结合处理效应的估计方法,在满足无混淆性假设的前提下,消除选择性偏差的影响。
The analysis of data stored in multiple sites has become more popular, raising new concerns about the security of data storage and communication. Federated learning, which does not require centralizin...
In this talk, we will introduce some optimization problem in remote sensing data processing. The high dimensional characteristics of remote sensing data, especially hyperspectral data, will not only l...
本文将宏观大数据与在险增长研究框架相结合,提出正则化混频分位数回归模型测度经济在险增长,在经济增速的不同水平筛选出重要影响因素,构建潜在风险源集合,进一步运用高维TVP-VAR模型和网络拓扑分析法识别宏观经济的风险来源。研究结果表明:引入宏观大数据的在险增长测度能及时地反映我国经济增速的波动特征,并有效捕捉重大事件冲击下的宏观经济风险;金融因素在国际金融危机时期是经济增长的主要风险源,此后被逐步防...
Spectral-sparse signals are those sparse in the Fourier domain and are very common in wireless communications, radar, sonar, medical imaging and other applications. Their recovery from noisy, limited ...
随着深度学习和通用GPU算力的快速提升,语音技术特别是语音识别技术逐渐伴随车载语音交互、家庭智能音箱等形式走进千家万户。本次讲座首先回顾语音识别的技术进展,介绍最新的端到端语音识别技术,然后分享百度在语音技术上的一些突破。希望能够通过此次报告让大家了解语音技术的基本组成和技术路线,以及产业界在语音技术上的各类应用和进展。
In this work, we propose an active contour model with a local variance force (LVF) term that can be applied to multi-phase image segmentation problems. With the LVF, the proposed model is very effecti...
图像数据越来越广泛地出现在实践环境中。图像作为一种数据,与常规的格式化数据有非常大的不同,而能够处理图像数据的模型通常看起来也非常复杂。本次报告从图像数据是如何存储的开始,介绍如何通过回归分析的思想来理解图像相关深度学习模型的基本原理,帮助听众快速理解图像数据在实践中的处理方法与应用。
Even at an early stage, diverse big data have been applied to tourism research and made an amazing improvement. This paper might be the first attempt to present a comprehensive literature review on di...

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