DeepSense: a Unified Learning Framework for Time-Series Mobile Sensing Data Processing 论文笔记

最新推荐文章于 2024-08-13 11:57:41 发布
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分类专栏： LY读paper 文章标签： 深度学习 论文笔记 移动感知数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012160285/article/details/73867318
本文探讨了如何利用深度学习框架处理移动感知数据，介绍了一种创新的方法论，旨在提升数据处理效率及准确度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这篇论文主要将是利用深度学习框架，来实现移动感知数据的运用






















【LIMU-Bert论文阅读】
weixin_43659314的博客
12-01 1710
该文章为LIMU-BERT: Unleashing the Potential of Unlabeled Data for IMU Sensing Applications的阅读文摘。
精读论文：Urban Traffic Prediction from Mobility Data Using Deep Learning
汪汪汪的博客
11-14 1782
Urban Traffic Prediction from Mobility Data Using Deep Learning IEEE Network 2018 李默组的论文 OUTLINE mobility data 的四种分类 传统方法及三种任务的介绍 深度学习在三种任务中的进展 未来的两个研究方向 文章把预测交通的 mobility data 分成如下几类 Traffic Dat...
[yzhpdh多读paper]DeepSense: a Unified Deep Learning Framework forTime-Series Mobile Sensing Data Proc
ye6pipipihou的博客
04-25 547
Abstract 移动传感与计算的应用面临着两大挑战： 一方面，设备上的传感器测量是有噪声的。对很多人来说，在移动应用中，很难找到一个能准确描述实际噪声的分布基于物理系统和噪声模型计算目标量的准确性仅与噪声假设相同。 在分类应用程序中，尽管手动设计的功能已被证明是有效的，但要找到最强大的功能以适应不同的传感器噪声模式和异构用户行为并不总是简单的。 因此，文章提出了DeepSense，一个深度学习框架，以统一的方式直接解决上述噪音和功能定制挑战。 DeepSense集成了卷积和循环神经网络，致力于利.
深度学习概述_深度感测框架概述
weixin_26746401的博客
08-21 388
深度学习概述I have found the DeepSense framework as one of the promising deep learning architectures for processing Time-Series sensing data. In this brief and intuitive overview, I’ll present the main idea...
深度学习框架比较
奔跑的小仙女
04-18 486
网址：http://www.sohu.com/a/123190925_465975
【论文笔记_视觉识别_2022】Unified Contrastive Learning in Image-Text-Label Space
qq_45128278的博客
05-04 3216
摘要 视觉识别最近是通过对人类注释的图像标签数据进行监督学习，或者通过网络抓取的图像-文本对进行语言-图像对比学习。虽然监督学习可能会产生一个更具辨别力的表征，但语言-图像预训练显示出前所未有的零距离识别能力，这主要是由于数据源和学习目标的不同特性。在这项工作中，我们通过将两个数据源合并到一个共同的图像-文本-标签空间，引入一个新的表述。在这个空间中，我们提出了一种新的学习范式，称为统一对比学习（UniCL），它具有单一的学习目标，可以无缝地促使两种数据类型的协同作用。广泛的实验表明，我们的UniCL是一.
【Datawhale AI夏令营第四期】 浪潮源大模型应用开发方向笔记 Task02 精读BaseLine代码
bailichen800的博客
08-13 963
学习期间听了开营仪式，在老师的介绍下才发现跑完BaseLine以后学习手册还有后半部分的知识，然后闻着BOSS直聘关键词的味找了几个我自己感兴趣的点：情况1和3我都遇到过：比如遇到一个新名词，大模型不知道，要是问题指定了日期（非必须条件），模型发现自己知识库过时了，就开始疯狂道歉：《对不起我的学习内容截至于blabla》。要是是个一般常识性问题，模型意识不到自己不知道，就可能开始瞎编，比如《生蚝煮熟以后是熟蚝吗？这俩词在BOSS直聘上也会露面。我猜很可能是本次夏令营我需要花功夫的地方。
基于CNN的医学X-Ray图像分类全程解析
08-09 1582
每个数字图像由一个值在 0 到 255 之间的像素创建。0 表示黑色，255 表示白色，因此，将原始图像像素值的比例数组重新缩放到 [0,1] 之间，这使图像对整体损失的贡献更均衡。否则，像素范围越高的图像损失越大，应使用较低的学习率，像素范围越低的图像需要更高的学习率。
在 Keras 中具有多个 U-Net 实现的帮助程序包以及在处理图像语义分割任务时有用的实用工具_python_代码_下载
06-15
基于原始论文的Vanilla U-Net 实现 可定制的 U-Net 基于DeepSense.AI Kaggle 竞赛条目针对卫星图像优化的 U-Net 实用功能： 使用叠加绘制图像和蒙版 使用叠加绘制图像掩码和预测（在原始图像之上进行预测） 绘制指标...
Sensor fusion and input representation for time series classification using deep nets
omnispace的博客
11-08 553
In this short blog post, I will cover some of the ideas for sensor fusion i.e. combining data from multiple sensors and different ways to represent (sensor) input data for deep neural networks. In
DeepDecision: A Mobile Deep Learning Framework for Edge Video Analytics
weixin_38196217的博客
10-28 1324
1 简介 在移动终端设备上运行视频分析应用(AR)时，如果简单将视频看作是帧的集合，一律将计算任务放在云上，会极大限制应用的优化空间。作者的思路是利用视频中相邻帧的相似性对视频进行压缩，同时对计算模型也进行压缩，并且运行时根据网络状况，精度要求，电源使用情况等动态确定计算任务的卸载位置来优化效率。 2 背景 使用CNN进行视频中的物体检测和识别，作者使用YOLO9000，它可以使用一个神经网...
谁是第一学习深度学习框架
fenghuo9527的博客
07-17 428
我的博客即将入驻“云栖社区”，诚邀技术同仁一同入驻。   「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 GitHub 上，Keras 有超过 31,000 个 Stars，而晚些出现的 Py...
小赵带你读论文系列-Match Tracing: A Unified Framework for Real-time Win Prediction and Quantifiable Performan
Data _designer
11-06 493
目录 前言 主体内容 总结 前言 原文链接：MT，强烈建议先看文章，看不懂的地方再对照着看，因为下文有所简略。 没错了，就是这篇让我自闭的文章，读了三个晚上，总算在了解了一系列先验知识后懂了80%（矩阵扰动那块还是不懂，虽然代码实现简单） 储备知识：TransformerXL 主体内容 INTRODUCTION 以往的研究将Win Prediction（视作回归或者分类的问题）和Perfomance Evaluation（比赛结束后靠人的domain knowledge）看作两个独立的任
基于深度学习的时间序列分类综述代码运行步骤（Deep-learning-for-time-series-classification-a-review）
tcytcy668的博客
06-12 2787
准备工作 （1）github上下载代码，网址是：https://github.com/hfawaz/dl-4-tsc （2）pycharm导入下载好的代码，十分简单，结果如下图。其中readme文件必读，里面有关于代码的信息，以及实验的结果表格。 注意事项： （1）代码中的文件位置设置自行完成（根据你数据集的位置设置） （2）代码中使用的时间序列数据集： 单变量：http://timeseriesclassification.com/TSC.zip 多变量：http://www.mustafabaydo.
AAAI2019论文列表（中英对照）
dovings的博客
07-04 5951
AAAI2019论文列表（中英对照）
综述|基于深度学习的目标检测(一)
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小白将
03-18 7万+
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110) 目录 目录 概述 数据集和性能指标 数据集 性能指标 R-CNN SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN 参考文章 概述 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见这里）是将图像划分为单个类别，通常对...
联邦学习1 A Unified Federated Learning Framework for Wireless Communications: towards Privacy,..论文
qq_46218610的博客
09-11 693
大背景 面临的问题：1、隐私问题。2、非 IID 数据。2、无线网络通信资源有限。3、复杂的用户身份，训练过程面临着拜占庭设备的挑战，它可以向模型注入中毒信息 根据上一篇，FAug-FD 虽然工作良好，但当边缘设备上传本地原始数据以在云中训练全球数据生成器时，会导致私人数据泄露。此外，FAug-FD 只考虑 IID 数据和通信效率的要求，但仍忽略了拜占庭设备带来的安全挑战。 1、提出强大的联邦增强和联邦蒸馏 （RFA-RFD），2、在 RFA 和 RFD 中采用了检测和丢弃机制 总体思想： RF
基于WiFi的人体感知
weixin_42729843的博客
06-19 7678
DeepSense： 原理 不同活动的身体运动会干扰信号传播从而导致CSI（信道信息状态）的高度变化，因此通过分析CSI的测量数据可以高度准确地识别人类活动。 挑战 现有的基于CSI的活动识别系统所采用的的机器学习框架人需要繁琐的提取特征的工程 传统分类方法（如决策树和SVM）提取的特征不具有信息性，忽略了与人类活动相关的CSI序列之间的固有时间依赖性【20】（作者认为CSI是时间序列的...
百度开源移动端深度学习框架mobile-deep-learning（MDL）
weixin_34344677的博客
09-25 630
作者｜李永会编辑｜Natalie2017 年 9 月 25 日，百度在 GitHub 开源了移动端深度学习框架 mobile-deep-learning（MDL）的全部代码以及脚本，希望这个项目在社区的带动下能够更好地发展。写在前面 深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响，每天科技新闻中关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近两年飞速发展，各种互联网产品都争相应用深度学习技术，产...
DeepSeek API JAVA案例
最新发布
11-22
DeepSeek是一个基于深度学习的API搜索服务，它可以帮助...for (DocumentResult result : results) { System.out.println("标题: " + result.getTitle()); System.out.println("摘要: " + result.getSummary()); } ```
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