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终端用户满意的体验质量(QoE)是网络视频服务提供商(如视频点播提供商(Netflix、YouTube等)、云游戏提供商(谷歌Stadia、PlayStation Now等)和视频会议提供商(Zoom、Microsoft Teams等)的基本标准。要了解QoE,今天的提供者通常通过服务质量(QoS)参数或在当前时间步长的客户端实际QoE度量来预测它。
在大数据时代,许多应用程序都有盈利的机会。随着数据量的不断增加,机器学习成为分析所获取信息的一种有吸引力的工具。然而,利用有意义的数据仍然是一项挑战。许多应用中使用的机器学习工具应用所有训练数据,而不考虑其中一些数据的相关性。在本文中,我们提出了一种神经网络训练步骤的数据选择策略,以获得最重要的数据信息,并在训练过程中提高算法性能。
正交空间调制(QSM)是最近提出的多输入多输出(MIMO)无线传输模式,由于其相对较高的频谱效率而引起了广泛的研究兴趣。QSM本质上提高了空间复用增益,同时保持了空间调制(SM)的所有固有优势。
识别解压缩的JPEG图像,特别是那些用高JPEG质量因子压缩的图像,是图像取证中一个具有挑战性的问题。此外,现有JPEG法医检测器在伪造定位中的适用性受到限制,因为它们无法处理图像中的空间错位 8×8 JPEG网格。
该工作利用黎曼流形建立了一个序列聚类框架,能够通过从节点时间序列中提取的信息来处理动态多层(大脑)网络中的各种聚类任务。讨论遵循自下而上的路径,从时间序列的特征提取到黎曼流形(特征空间),以解决聚类任务,如状态聚类、社区检测(又称网络拓扑识别)和子网络序列跟踪。
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