Jing Yang

ICSAC-OTS：一种基于内在好奇心驱动的软行动者-评论家框架，用于边缘计算中的最优任务调度

MVCH：用于高光谱图像分类的多视图协作混合网络

LHRS-LTW：一种面向大规模训练工作负载的负载感知混合云资源调度框架

TFRL-MD：基于Transformer增强的联邦强化学习用于智能微服务部署与资源分配

工业仪表稳健识别的统一框架

Samd-srg: 使用谱排名和图增强的强化学习的服务感知微服务部署

自注意力与跨模态注意力在视听零样本学习中的应用

EMC-LSP：一种用于边缘多节点长序列预测的新型轻量级架构

DLC-NddMode：一种带自适应优化和正则化的脉冲神经网络触觉物体识别模型

DFGNet：一种基于频率分解的双路径图神经网络，用于时空预测

弱边缘样本扩展以增强无监督特征学习

ALPD-Net：一种基于UAV影像的野生甘草检测网络

具有流量守恒约束的图神经网络用于实时OD矩阵补全

从传统到变革：穿戴技术与机器学习在CSVD诊断和研究中的步态分析

AOGN-CZSL：一种基于属性和对象引导的网络，用于组合零样本学习

基于亲和度相似度的对比损失用于无监督视觉表示学习

Spirf-cta: 连续任务适应中合理遗忘的参数重要度选择

一种用于学习特征兼容嵌入的类增量学习方法