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OJSP第2卷| 2021

基于多元时间序列深度学习的视频质量预测

OJSP第2卷| 2021

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。

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神经网络中的数据选择

OJSP第2卷| 2021

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。

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广义反常高斯噪声和同相/正交相位不平衡对正交空间调制的影响

OJSP第2卷| 2021

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。

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一种用于彩色位图图像的JPEG取证检测器

OJSP第2卷| 2021

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。

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动态时间序列标注多层网络黎曼流形中的快速序列聚类

OJSP第2卷| 2021

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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