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本文研究了基于模型相似度策略的GPU集群深度学习调度优化方法。通过分析不同GPU架构在多种深度学习模型上的性能表现，探讨了批量大小与GPU数量对训练时间的影响，并提出了一种基于模型配置特征（如层数、参数量、FLOPS等）和余弦相似度的调度策略。实验设计了四种配置，比较了在不同作业到达密度下的总完成时间。结果表明，采用基于模型相似度的调度策略并设置大批量大小（如512）可显著缩短训练任务的总完成时间，尤其在高负载场景下效果明显。然而，使用最大GPU数量并不总是最优，存在资源等待与训练效率的权衡。研究为异构GP

本文探讨了受限优化问题的有效实现方法及其在计算效率和资源使用上的优势，同时研究了面向深度学习的GPU集群调度策略。通过引入基于模型相似度的调度方法，结合不同DL模型在异构GPU架构上的训练性能数据，显著减少了训练任务的makespan。实验结果表明，所提出的方法在求解速度、内存占用和问题规模压缩方面优于传统MP求解器，而调度策略有效提升了集群利用率。未来研究将拓展至物流、NoSQL数据库集成及多租户环境下的策略优化。

本文研究了流式处理中的推式与拉式策略在不同场景下的性能表现，实验表明推式策略在资源受限和特定数据处理场景中具有更高吞吐量。同时提出一种针对约束优化问题的新实现方法，通过基于关系数据实例的转换过程减少模型规模，降低计算复杂度，并引入额外决策变量以提供无解情况下的诊断信息。该方法在生产、物流、能源等领域有广泛应用前景，结合线性复杂度的转换算法和现有求解器，显著提升大规模COPs问题的求解效率与决策支持能力。

本文探讨了融合评论标题与内容对提升情感预测准确率的有效性，并比较了多种深度学习模型的性能，结果显示BiLSTM + CNN + GloVe（平均融合）模型达到79.05%的最高准确率。同时，文章提出并评估了一种高效的推送式流式架构，在资源受限场景下展现出优于传统拉取式架构的吞吐性能与资源利用率。该架构通过共置存储与处理组件、共享内存缓冲区和专用推送线程，有效减少了网络开销与RPC调用，实现了背压控制与高可扩展性。实验基于Aion集群与Apache Flink平台，验证了推送式策略在不同分区、块大小和消费者配

本文提出了一种融合在线评论标题和内容的深度学习模型，用于提升酒店客户情感预测的准确性。通过在TripAdvisor真实数据集上的实验，验证了融合标题与内容能显著提高文档级情感分析性能。研究比较了不同词嵌入（GloVe与word2vec）、深度学习架构（LSTM、BiLSTM、CNN及其组合）以及三种融合方法（平均、最大、拼接），结果表明基于GloVe嵌入和平均融合的BiLSTM+CNN模型表现最优，相较于基线模型准确率最高提升达12.36%。此外，文章探讨了该模型在酒店管理及其他领域（如电商、娱乐）的应用价

本文提出一种基于统计文本增强的代码切换语言模型适配方法，利用词性（POS）信息从单语句子生成逼真的英-马代码切换文本，以缓解代码切换数据稀缺问题。通过训练贝叶斯分类器识别语言切换点，并结合翻译与非正式词汇替换规则生成增强文本，实验表明该方法在n-gram和RNN语言模型上均显著降低困惑度，分别提升9.7%和5.9%，验证了其在多语言语音识别中的有效性与模型无关性优势。

本文提出两种用于多语言文本并行主题提取的新型主题模型：基于Dirichlet过程的潜在广义Dirichlet分配（DP-LGDA）和潜在Beta-Liouville混合分配（DP-LBLA）。通过共享主题比例向量和混合分布先验，模型有效提升了跨语言主题提取的连贯性与相似性。实验结果表明，DP-LBLA在UMass连贯性得分和Jaccard指数上均优于LDA和Poly-LDA等基线模型。此外，引入交互式学习机制可进一步优化主题质量，通过用户干预调整词概率权重，实现更精准的主题表达。未来研究方向包括探索替代先验

本文研究了英语、普通话及代码切换语音的标点恢复模型与多语言文本主题提取方法。在标点恢复方面，提出基于XLM-R的多语言模型，并通过模型集成显著提升性能；在主题提取方面，提出采用广义狄利克雷和Beta-Liouville分布作为先验的新型LDA模型，结合狄利克雷过程实现非参数化建模。实验表明，所提方法在多语言场景下具有良好的效果，尤其在跨语言主题发现和语音文本后处理中具备应用潜力。未来可拓展至更多语言与多模态融合方向。

本研究探讨了基于T5的NegT5模型在包含否定句的问答任务中的表现，通过BERT风格、QA风格和替换跨度等不同数据预处理方法进行双微调，显著提升了可回答否定问题的性能，并在复杂语境中展现出优势。同时，研究还针对多语言和代码切换语音的标点恢复问题，采用XLM-RoBERTa与分类器架构，结合多样化的数据集（如IWSLT2012和NTU-EnMan）及有效的数据获取策略，显著提高了单语和代码切换场景下的标点恢复F1分数。实验表明，扩大训练数据和应用模型集成能有效提升模型性能。研究成果为跨任务文本生成框架与多语言

本文提出了一种用于问答中否定处理的跨任务文本到文本框架NegT5，通过两阶段微调方法提升模型对否定问题的理解能力。第一阶段在包含否定标注的BioScope和SFU数据集上进行预训练，强化模型对否定线索和范围的识别；第二阶段在SQuAD2.0上微调以适应问答任务。研究比较了前缀风格、BERT风格、QA风格和替换跨度四种预处理方法，实验表明QA风格在可回答否定问题上的EM和F1得分最高。结果验证了NegT5在处理复杂否定表达方面的有效性，为解决现有模型在否定理解上的偏差提供了新思路。

本文提出了一种基于子图选择的越南语多文档摘要生成方法，通过构建句子级无向图并引入图信息自注意力机制，有效捕捉文档内和文档间的句子关系。该方法在MultiNews和VLSP2022-AbMuSu两个数据集上进行了实验验证，结果表明其在ROUGE指标上优于LexRank、SgSum及多种基线模型，尤其在越南语数据集上进入竞赛前10名。模型通过联合优化策略和子图排名机制提升摘要质量，未来可结合知识图谱与图神经网络进一步优化性能。

本文介绍了基于动态变分自编码器（DVAE）的语音增强方法和基于图模型的越南语多文档摘要技术。DVAE结合VAE与时间模型，有效处理语音信号的时序特征，提出Bi-RVAE架构，在PESQ和ESTOI指标上表现良好；另一方面，通过构建相似性图并引入图信息自注意力机制，将多文档摘要视为子图选择问题，提升了摘要的连贯性与信息覆盖度。实验表明，两种方法在各自任务中均具有显著效果，具备广泛的应用前景。

本博客探讨了帕金森病对大脑计算能力的影响及语音增强技术的最新研究进展。在帕金森病研究方面，通过分析爱泼沃斯嗜睡量表、老年抑郁量表和面部表情识别等认知与行为测试中的工具反应时间（IRT）和提交时间（TTS），发现结合MOCA测试与IRT可显著提升早期检测准确率至84.4%，综合所有测试更可达91.1%。同时，利用TMT B、IRT和TTS预测疾病严重程度的模型准确率达91.1%。在语音增强技术方面，研究采用动态变分自编码器（DVAE）及其简化架构Bi-RVAE，有效从含噪信号中提取并增强语音，在频域与时域均实

本研究通过在线神经心理学测试平台，评估帕金森病（PD）患者的大脑计算能力变化，重点关注反应时间、工具性反应时间（IRT）和提交时间（TTS）等指标。研究采用GDS-15、TMT A&B、CDT/CCT、MoCA、Epworth和FER等多种测试，发现PD患者在TMT B测试中表现显著差于健康对照组，且在多项认知任务中IRT和TTS明显延长，提示信息处理与执行功能受损。尽管部分量表得分无显著差异，时间指标为PD的早期识别和病情追踪提供了客观量化依据。研究也指出样本量小和年龄差异等局限性，并建议未来结合更大样本

本文探讨了两项跨学科研究：一是基于条件流的插件网络在图像生成、属性操作和分类等多任务中的应用，提出了一种无需修改基础模型参数即可扩展功能的通用框架；二是利用在线平台与神经心理学测试结合数字生物标志物（如反应时间），对帕金森病进行早期检测的研究。研究表明，该插件网络在MNIST和ShapeNet数据集上表现出色，能有效实现条件生成与分类任务；而帕金森病研究通过逻辑回归实现了91.1%的高准确率分类，为疾病早期干预提供了新途径。两项研究分别推动了机器学习模型的灵活性与神经系统疾病的精准诊疗发展。

本文探讨了在息肉检测任务中优化损失函数的方法，提出使用Focal-DIoU损失函数显著提升检测精度，并在Kvasir-SEG和CVC-ClinicDB数据集上验证其优越性。同时，介绍了一种新颖的条件生成模型——流插件网络（Flow Plugin Network, FPN），通过结合预训练自编码器与条件归一化流，实现无需重新训练即可控制生成对象属性的目标。该方法支持条件生成、属性编辑和分类任务，在MNIST、ShapeNet和CelebA数据集上表现出良好性能。研究为医学图像分析与可控生成模型提供了有效工具与

本文提出一种新型损失函数Focal-DIoU，结合Focal损失与DIoU损失的优势，有效解决息肉检测中的小物体定位难题和类别不平衡问题。通过在EfficientDet-D0模型中集成该损失函数，并在Kvasir-SEG和CVC-ClinicDB两个公开数据集上进行实验验证，结果表明Focal-DIoU显著提升了检测准确率，尤其在平均精度（AP）等关键指标上表现优异，为计算机辅助息肉检测提供了高效可靠的技术方案。

本文探讨了在可解释人工智能（XAI）中，如何利用多标准决策分析（MCDA）方法对黑盒模型的解释（如反事实和规则）进行评估与选择。通过反事实生成实验和规则子集选择实验，展示了MCDA在过滤无效解释、构建帕累托前沿以及结合偏好信息选择折中方案方面的有效性。文章介绍了三种MCDA方法：单一目标函数聚合、参考点方法和对话方法，并比较了它们在不同场景下的适用性。实验结果表明，基于支配关系的筛选能显著减少解释数量，同时保持高质量；而规则选择中采用支持度与确认度量的聚合函数可提升规则质量。整体方法可推广至其他解释形式，为

本文探讨了如何通过多标准决策分析方法来解释黑盒机器学习模型，重点介绍了反事实解释和规则解释两种局部解释形式。文章详细阐述了解释的预期属性、各类质量指标，并提出通过集成多种解释方法生成多样化解释集合，利用支配关系和帕累托前沿进行筛选，结合多标准选择方法帮助用户在多个评价标准间找到最佳权衡。实验结果表明，该方法能有效提升解释的可理解性与实用性，增强人类对AI系统的信任，同时为模型优化提供支持。

本文提出了一种基于概率校准的知识图谱嵌入（KGE）模型集成学习方法，旨在提升常识知识库中的链接预测性能。由于传统KGE模型在开放世界假设下存在未校准、分数不可靠的问题，本文引入校准步骤将各模型输出映射为概率分布，并通过平均聚合实现有效集成。实验在ConceptNet-100K数据集上进行，结果表明该校准集成方法显著提升了Hits@k等指标，最大百分比增长达138%。研究还对比了相关工作，并计划未来探索等渗回归、β校准等更优校准策略以增强模型可解释性与鲁棒性。

本文提出了一种基于模糊逻辑的本体概念对齐框架，通过融合词汇、语义和结构相似度指标（如Jaro-Winkler、Levenshtein、Wu-Palmer和属性相似度），利用专家定义的模糊推理规则判断概念间的等价关系。该方法在OAEI 2019 Conference1数据集上进行了验证，实验结果显示其在Precision和F-measure方面优于多数现有工具，尤其在处理复杂映射时展现出良好潜力。未来工作将聚焦于框架的可扩展性及引入更多相似度函数以提升灵活性。

本文综述了集群约束图卷积网络与基于模糊逻辑的本体概念对齐两项前沿研究。在图卷积网络方面，通过引入社区大小约束（ct_min、ct_max）和重叠约束（ct_overlap），提升了Cluster-GCN的训练效率与分类性能，实验表明ob-LeidenGCN在多层模型中表现最优，尤其在5层时达到79.4%的ROC-AUC分数。在本体对齐方面，提出了一种结合名称、层次结构与实例相似度的模糊推理框架，利用模糊规则融合多维度相似性判断，实验结果显示该方法在基准数据集上取得了高Precision与Recall。最后，

本研究结合越南咖啡产业绩效评估与图卷积网络（GCN）优化两个领域，系统分析了达拉克省7家咖啡企业的经营绩效。通过DEA与Malmquist指数模型发现，2020-2022年行业平均全要素生产率增长6.12%，主要驱动力为技术变化，但技术进步整体呈下降趋势，凸显创新提升空间。同时，针对大规模图数据处理挑战，提出改进的Cluster-GCN方法：以Leiden算法替代METIS进行社区检测，并引入最小/最大社区规模约束以增强多样性。实验表明，在ogbn-proteins数据集上ROC-AUC得分提升0.98%。

本文探讨了深度学习与图卷积网络（GCN）在方面级情感分析（ALSA）中的应用效果，实验表明基于BERT的GCN模型显著提升了分析性能，且数据平衡对结果影响较小。同时，研究采用DEA-Malmquist模型评估越南达乐省7家咖啡企业在2020-2022年间的绩效，发现技术效率提升推动了整体生产率增长。文章还提出了咖啡企业改进效率的具体措施，并展示了相关评估流程，为行业发展和企业决策提供了有力支持。

本文研究了基于深度学习和图卷积网络（GCN）的方面级情感分析（ALSA）方法在平衡与不平衡数据集上的性能表现。通过在SemEval Laptop、Restaurant和MAMS数据集上进行实验，评估了17种主流模型，发现SenticGCN BERT和LCF BERT在不同数据分布下均表现优异。研究验证了深度学习与GCN技术能有效提升ALSA性能，尤其是结合BERT的GCN模型；同时发现数据平衡性对F1分数和准确率有轻微影响，建议根据数据特点选择合适的评估指标与模型。文章还提供了技术细节、关键路径解读及实际应

本文提出了一种基于DCA的加权Bagging新算法（BaggingDCA），通过优化基分类器的权重组合，提升了传统Bagging方法的性能。该方法利用DC编程处理非凸损失函数，适用于多种机器学习模型，并在多个基准数据集上验证了其优越性。实验表明，BaggingDCA在准确率上显著优于标准Bagging和动态加权Bagging，尤其在Mushroom、Phishing和Adult等数据集上表现突出。文章还分析了不同基分类器的表现，并展望了未来在鲁棒性验证、集成方法扩展和算法加速等方面的研究方向。

本文介绍了两种创新性的研究成果：一是用于时态知识图谱补全的改进模型DE-RotatE和DE-RotatE-sinc，通过引入复数空间旋转机制和sinc激活函数，在多个基准数据集上显著提升了链接预测性能；二是基于DCA的加权Bagging集成学习方法（BaggingDCA），能够统一处理凸与非凸损失函数，并根据基模型性能动态分配权重，有效提高了预测准确性。实验表明，两种方法在各自领域均优于现有方法，具有广泛的应用前景，如智能推荐、金融风险预测、医疗诊断和图像识别等，未来可进一步探索模型优化、多模态融合与自适应

本文深入解析了生物医学多文档摘要模型与时间知识图谱补全技术。摘要模型通过评分归一化、相对增强、最大边际相关性去重及后处理等步骤，高效生成高质量提取式摘要，并在多个ROUGE指标上表现优异。时间知识图谱补全方面，提出结合历时嵌入（DE）与RotatE的DE-RotatE和DE-RotatE-sinc模型，在ICEWS和GDELT数据集上验证了其优越性能。两类技术在生物医学研究、临床决策、疾病预测等领域具有广泛应用前景，未来可拓展至多模态、跨语言场景，进一步提升信息提取与知识推理能力。

本文综述了社交媒体数据情感分析与生物医学多文档摘要模型的研究进展。在情感分析方面，提出结合预处理流程PP与改进的否定处理方法NEG-VADER，提升了二元情感分类的准确率，但仍存在对编码表情符号支持不足及多类别情感分析缺失等问题。在生物医学摘要方面，构建了一个融合本体知识的三阶段模型：本体构建、预处理与本体增强、摘要生成，通过整合MeSH、Mondo、SYMP和CTD等数据库构建综合本体，并引入关键词加权机制优化句子评分，在MEDIQA 2021 MAS任务中表现优于现有模型。文章最后指出未来研究方向，包括

本文提出了一种针对社交媒体数据情感分析的混合方法，通过改进预处理流程，特别是结合VADER模型的否定处理技术，提升了分类准确率。研究对比了不同预处理管道和机器学习模型在Sentiment140和T4SA数据集上的表现，结果表明，聚焦高情感词的NEG-VADER方法在减少特征数量的同时提高了准确率，尤其在处理拉长单词和表情符号方面表现出优越性，为社交媒体文本的情感分析提供了更高效的解决方案。

本文提出了一种基于数据驱动的移动空气质量监测设备调度策略，通过构建基于深度多任务学习的空气质量预测模型和误差驱动的自适应调度算法，在保证监测精度的同时显著降低设备能耗。该框架利用LSTM编码器-解码器结构结合注意力机制，实现对多个设备空气质量指数的高效联合预测；调度器则根据预测误差动态控制设备的活动与睡眠状态，提升能源利用率。实验结果表明，相比传统方法，该方案在减少27%模型参数的同时提升计算效率，并实现超过42%的节能效果，且平均预测误差低于2.85%。研究为大规模移动环境监测系统的优化提供了可行解决方案

本文探讨了非互联网社交网络中的走廊模型及其信息传播特性，通过漂移与稳定性指标评估不同通信模式下的集体行为。同时，提出一种基于深度学习与启发式算法的自适应调度策略，用于移动空气质量监测系统，以在保证数据质量的前提下显著降低能耗。实验表明该方法可节省约42%能源，监测误差仅3%。研究还展望了两类技术在更广场景中的融合应用潜力。

本文探讨了可解释人工智能（XAI）在情感分析中的研究现状与应用，并深入介绍了社会集体模型在非互联网社交网络环境下的知识传播与观点形成机制。文章详细分析了Twitter式、Facebook式、传统邮件、电话通信及学习过程中的五种通信模式，比较了它们在传播速度、信息准确性和影响力范围等方面的特点。同时，提出了社会集体模型在社交平台设计、群体决策模拟、教育和市场营销等领域的应用前景，并展望了未来研究方向，包括通信模式融合、个性化通信及复杂网络环境下的拓展应用。

本文探讨了可解释人工智能（XAI）在情感分析中的应用与挑战。情感分析作为判断文本情感倾向的关键技术，广泛应用于电商、社交网络等领域。随着复杂模型如深度神经网络的普及，模型的可解释性成为提升用户信任和模型可靠性的关键。文章介绍了XAI的核心概念、分类及常用方法，包括可视化与事后解释技术，并总结了其在情感分析中的实际应用案例。同时，指出了当前面临的挑战，如复杂模型解释难、解释可靠性不足等，并展望了未来研究方向，强调融合多种解释方法、引入上下文信息以及加强负责任AI原则的重要性。

本文探讨了两个前沿人工智能研究方向：一是在强化学习中通过结构紧凑的潜在表征学习提升智能体在高维稀疏奖励环境下的学习效率与探索能力，提出结合重建损失与相邻状态正则化的训练方法，并在MiniGrid环境中验证其有效性；二是在情感分析领域应用可解释人工智能（XAI）技术，提升黑箱模型决策过程的透明度与用户信任。文章详细介绍了方法设计、实验配置、结果分析及可视化流程，展示了两种技术在各自领域的实际价值与优化路径。

本文探讨了基于Lambda演算的LLVM IR混淆方法与稀疏奖励环境下的结构紧凑潜在表征学习。在LLVM IR混淆方面，该方法通过定点组合器显著提升程序复杂度，增强防逆向能力，但存在执行时间增加的问题，尤其在小规模程序中指令分布变化明显；未来需优化混淆效率并扩展至其他控制结构。在潜在表征学习方面，提出结合重建损失与L2正则化的编码机制，并利用潜在空间距离构建内在奖励，指导PPO代理在稀疏奖励环境中高效探索，实验表明该方法能加速训练并提升探索覆盖。整体研究为软件安全保护和高效强化学习提供了可行的技术路径。

本文提出了一种基于lambda演算中Z-组合子的LLVM IR代码混淆方法，旨在提升软件的抗逆向工程能力。该方法通过将循环结构转换为递归形式，并利用定点组合子实现控制流的复杂化，有效增强了对多种编程语言和架构的通用混淆能力。实验表明，该方法显著提高了调用图、控制流图及圈复杂度等指标，但带来一定的性能开销，尤其在单重循环中执行时间增加明显。文章分析了其优势、性能影响，并提出了实际应用建议与未来研究方向，为软件保护提供了新的技术路径。

本文探讨了半形式化的数据建模模式描述方法与基于LLVM IR的软件混淆技术。前者基于CLoM概念系统，通过模式概念、配置与实现的分层结构，提升数据建模的精确性、可扩展性与复用性，适用于复杂系统建模和跨领域数据集成；后者利用lambda演算中的不动点组合子对循环结构进行混淆，增强软件抗逆向分析能力，实验表明其在实际程序中具有良好的混淆效果且不影响执行效率。未来，数据建模方法有望与人工智能结合并推动标准化，而LLVM IR混淆技术将向多维度、自适应方向发展。

本文探讨了高熵合金屈服强度预测与数据建模模式的半形式化描述方法。在高熵合金研究中，通过数据转换和重采样提升了模型预测性能，多元线性模型和AutoGluon生成模型在处理后的数据集上表现出更高的决定系数R²，尤其AutoGluon模型组AG2的R²均值达到0.85，显著优于原始数据集上的模型。同时，提出基于CLoM的概念层元模型和三层级模式规范方法（描述层、规范层、实现层），实现了对数据建模模式的系统化表达，并通过广义网络建模模式案例验证其有效性。该方法可拓展至金融、医疗、物流等领域，提升数据建模效率与质量。

本文提出了一种新的数据转换与重采样方法，用于提升高熵合金（HEAs）屈服强度的预测精度。通过对原始数据集YS1进行统计分析，发现非等原子HEAs的屈服强度变化与其原子浓度变化呈比例关系。基于此，采用以等原子HEA为基础生成派生组，并对预测因子（如价电子浓度、电负性差异等）进行中心化处理的数据转换方法，构建了转换后的数据集YS-TS。实验结果表明，在YS-TS上训练的多元线性回归和自动机器学习模型的决定系数R²分别达到0.55和0.85，显著优于在原始数据集上的0.44和0.75，验证了该方法的有效性。该方法