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高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 171-181
作者:  刘晓宇;  荀径;  高士根;  阴佳腾
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高速列车  列车自动运行  精确停车  模型预测控制  自触发控制  
高速铁路信号系统运维分层架构模型研究 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 152-161
作者:  林鹏;  田宇;  袁志明;  张琦;  董海荣;  宋海锋;  阳春华
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高速铁路信号系统运维  分层架构模型  定量评估  风险预警  故障诊断  
面向负载均衡的高铁路网列车开行方案优化方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 492-503
作者:  吴兴堂;  杨明坤;  王洪伟;  周敏;  吕金虎;  董海荣
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高速铁路网  开行方案  负载均衡优化  网络鲁棒性  
支持数据隐私保护的联邦深度神经网络模型研究 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1273-1284
作者:  张泽辉;  富瑶;  高铁杠
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联邦学习  深度学习  数据隐私  同态加密  神经网络  
眼动跟踪研究进展与展望 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 5, 页码: 1173-1192
作者:  苟超;  卓莹;  王康;  王飞跃
Adobe PDF(16872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2024/05/20
眼动跟踪  人眼检测  视线估计  注意力分析  
基于隐私保护的联邦推荐算法综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2142-2163
作者:  张洪磊;  李浥东;  邬俊;  陈乃月;  董海荣
Adobe PDF(2697Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：3/2  |  提交时间：2024/05/20
推荐系统  联邦学习  隐私保护  协同过滤  
智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 12, 页码: 2863-2885
作者:  丁飞;  张楠;  李升波;  边有钢;  童恩;  李克强
Adobe PDF(5270Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/1  |  提交时间：2024/05/20
车路云协同系统  蜂窝车联网  智能网联汽车  边缘计算网络  高精度定位  
YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 6, 页码: 550-562
作者:  Dong Wu;  Man-Wen Liao;  Wei-Tian Zhang;  Xing-Gang Wang;  Xiang Bai;  Wen-Qing Cheng;  Wen-Yu Liu
Adobe PDF(4313Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：11/2  |  提交时间：2024/04/23
Driving perception  multitask learning  traffic object detection  drivable area segmentation  lane detection  
Efficient Visual Recognition: A Survey on Recent Advances and Brain-inspired Methodologies 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 366-411
作者:  Yang Wu;  Ding-Heng Wang;  Xiao-Tong Lu;  Fan Yang;  Man Yao;  Wei-Sheng Dong;  Jian-Bo Shi;  Guo-Qi Li
Adobe PDF(6780Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/3  |  提交时间：2024/04/23
Visual recognition  deep neural networks (DNNS)  brain-inspired methodologies  network compression  dynamic inference  survey  
Satellite Integration into 5G: Deep Reinforcement Learning for Network Selection 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 127-137
作者:  Emanuele De Santis;  Alessandro Giuseppi;  Antonio Pietrabissa;  Michael Capponi;  Francesco Delli Priscoli
Adobe PDF(1513Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：8/2  |  提交时间：2024/04/23
Network selection  HetNet  deep reinforcement learning  deep-Q-network (DQN)  5G communications