带有冲突的装箱(BPC)是这样的问题,其中具有兼容性约束的物品必须包装在最少数量的箱中,注意箱的容量并确保在每个箱中包装非冲突物品。在这项工作中,我们介绍了Bin Packing Problem withCompatible Categories(BPCC),这是BPC的一个变体,其中的项目属于toconflicting或兼容的类别,与之前文献中的逐项兼容性相反。在位于人口密集区域的纳米存储体的最后一英里分布的背景中,这是一个常见问题。为了有效地解决实际大小的问题实例,我们提出了一种变邻域搜索(VNS)元启发式算法。计算实验表明,与在高性能计算环境中运行的线性整数规划相比,该算法在很短的时间内产生了良好的解决方案。
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卷积神经网络中的大多数研究都集中在增加网络深度以提高准确性,导致大量参数将受过训练的网络限制在具有内存和处理约束的平台上。我们建议修改Very DeepConvolutional神经网络(VDCNN)模型的结构,以适应移动平台约束并保持性能。在本文中,我们评估了TemporalDepthwise可分离卷积和全局平均池在网络参数,存储大小和延迟方面的影响。压缩模型(SVDCNN)的尺寸在10倍到20倍之间,具体取决于网络深度,最大尺寸为6MB。关于准确性,与基线模型相比,网络经历0.4%至1.3%的损失并获得较低的延迟。
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从表面心电图(ECG)无创重建心脏跨膜电位(TMP)涉及一个不适定的逆问题。模型约束正则化对于结合关于时空TMP动力学的丰富的生理学知识是有力的。这些模型由高维物理参数控制,如果固定,则可以引入模型误差并降低TMP重建的准确性。然而,由于它们的高维度,在TMP重建期间同时适应这些参数是困难的。我们引入了一种新的模型约束推理框架,该框架用经过训练的深度生成模型取代传统的生理模型,以从低维生成因子生成TMP序列。使用具有长期短期记忆(LSTM)网络的变分自动编码器(VAE),我们训练VAE解码器以学习TMP的条件可能性,同时编码器学习生成因子的先前分布。这两个组件使我们能够开发出一种有效的算法来同时推断来自ECG数据的生成因子和TMP信号。综合和实际数据实验表明,与传统生理模型约束或没有生理学约束的方法相比,所提出的方法显着提高了TMP重建的准确性。
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在本文中,共同解决了用户卸载和资源优化的问题,以支持HetNets中的超可靠和低延迟通信(URLLC)。特别地,考虑具有单个宏基站(MBS)和多个重叠小小区基站(SBS)的多层网络,其包括具有不同等待时间和可靠性约束的用户。使用概率保证对用户的延迟和可靠性约束进行建模,URLLC设置中的用户卸载和资源分配(JUR)的联合问题被公式化为优化问题,从而最小化为MBS服务用户的成本。在所考虑的方案中,SBSsbid以给定价格在其覆盖范围内为URLLC用户提供服务,并且MBS决定是在本地为每个用户提供服务还是将其卸载到其中一个覆盖的SBS上。由于JUR优化是NP难的,我们提出了一种低复杂度的基于学习的启发式方法(LHM),其包括基于支持向量机的用户关联模型和凸资源优化(CRO)算法。为了进一步减少延迟,我们提出了一种基于乘法器(ADMM)的交叉方向解决方案来解决CRO问题。仿真结果表明,使用LHM,MBS显着降低了用户的频谱访问延迟($ \ sim $ 93 \%)与JUR相比,与服务用户相比,它的带宽和电力成本(按$ \ sim $ 33 \%)还可以直接服务用户而不需要卸载。
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我们给出了一种计算一维形状约束函数的算法,该函数最适合加权$ L _ {\ infty} $ norm中的给定数据。我们给出了一种单一算法,该算法适用于各种常用的形状约束,包括单调性,Lipschitz连续性和凸性,更一般地说,任何形状约束可通过一阶和/或二阶差异的界限表达。我们的算法在$ O \ left(n \ log \ frac {U} {\ varepsilon} \ right)$ time中计算加法误差$ \ varepsilon $的近似值,其中$ U $捕获输入值的范围。对于未加权的$ L _ {\ infty} $ convexregression的特殊情况,我们还给出了一个简单的贪心算法$ O(n)$ time。这些是第一个(近)线性时间算法的二阶约束函数拟合。为了实现这些结果,我们使用对基础动态规划问题的几何解释。我们进一步表明,相关问题到方向图(DAG)的推广与线性规划一样困难。
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人们越来越需要快速准确的方法来测试几种化学暴露源的发育神经毒性。目前的方法,例如体内动物研究,以及动物和人类原代细胞培养物的测定,遭受与人体生理学的时间,成本和适用性相关的挑战。我们以前使用从暴露于各种化合物的人类3D组织模型收集的基因表达数据来证明使用机器学习来预测发育神经毒性的成功。 3D模型在生物学上与开发神经结构相似,但其复杂性需要广泛的专业知识和努力才能使用。通过专注于构建发育神经毒性的测定,我们提出更简单的2D组织模型可能证明是足够的。因此,我们比较了训练对来自2D组织模型的数据的预测模型的准确性与对来自3D组织模型的数据进行训练,并且发现2D模型基本上更准确。此外,我们发现2D模型在严格的基因集选择下更加坚固,而3D模型则遭受了实质性的精确度降低。虽然这两种方法都有优点和缺点,但我们建议,在优先考虑神经毒性筛查时,我们描述的2D方法可能是决策者的有效工具。
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本文关注深度神经网络的近似和表达能力。这是一个活跃的研究领域,目前正在制作许多有趣的论文。文献中最常见的结果证明,神经网络近似具有经典光滑度的函数,与经典线性近似方法相同,例如,在规定的分区上通过多项式或分段多项式逼近。然而,依赖于n个参数的神经网络的近似是非线性近似的一种形式,因此应该与其他非线性方法比较,例如可变节点样条或n项近似值。神经网络在目标应用中的性能,例如机器学习,表明它们实际上比这些传统的非线性近似方法具有更强的相似性。本文的主要结果证明了确实如此。这是通过展示大类函数来实现的,这些函数可以通过神经网络有效地捕获,其中经典非线性方法不能完成任务。本文有目的地将其自身局限于研究ReLU网络对单变量函数的近似。可以设想对几个变量和其他激活函数的函数的许多概括。然而,即使在这里考虑的最简单的设置中,仍然缺乏完全量化神经网络的近似能力的理论。
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重载数据和宽覆盖范围一直是物联网(IoT)的关键问题。然而,在移动边缘计算(MEC)网络中,可以在边缘部分地处理大量数据。在本文中,讨论了基于MEC的大数据分析网络。分布式网络终端生成的原始数据由边缘服务器收集和处理。边缘服务器分出大量冗余数据,并将提取的信息传输到中心云进行进一步分析。然而,考虑到限制计算能力,巨大数据源中的部分原始数据可以直接传输到云。为了在线管理有限的资源,我们提出了一种基于Lyapunov优化的算法,共同优化边缘处理器频率,传输功率和带宽分配的策略。该算法旨在稳定数据处理延迟和节省能量,而无需了解数据源的概率分布。所提出的网络管理算法可能有助于futureIoT中的大数据处理。
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随着北极条件的迅速变化,北极地区的人类活动将继续增加,对海冰的高分辨率观测需求也将增加。虽然卫星图像可以提供高空间分辨率,但它在时间上是稀疏的,并且在观察之间可能发生显着的冰变形。这使得难以应用要求在图像之间存在持久特征的特征跟踪或图像相关技术。考虑到这一点,我们提出了一种基于最优传输的技术,该技术通常用于测量概率分布之间的差异。当小冰进入或离开图像场景时,我们表明,可以使用规范化的最优运输来定量估计冰变形。我们讨论了我们的方法的动机,并描述了有效的计算实现。结果提供了合成和MODIS图像的组合,以证明我们的方法在原始图像分辨率下估计动力学特性的能力。
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假新闻和错误信息越来越多地被用来操纵人们的观点并影响政治进程。为了更好地理解假新闻,它们如何传播,以及如何抵消它们的影响,有必要首先识别它们。最近,已经提出了基于其内容将文章自动分类为伪造的方法。这些方法的一个重要挑战来自于新闻的动态性质:随着新政治事件被覆盖,主题和话语不断变化,因此,使用在给定时间发表的文章内容训练的分类者可能在未来变得无效。为了应对这一挑战,我们提出了一种主题无关(TAG)分类策略,该策略使用语言和网络标记功能来识别虚假新闻页面。我们使用多个数据集来报告实验结果,这些数据集表明我们的方法在识别假新闻时具有高准确性,即使主题随着时间的推移而演变。
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