双耦合判决引导 1、定义两个不同平滑参数的DD 其中，a >> b. 2、双耦合判决引导 其中， 论文中，a=0.99, b=0.6 在网上看到的一个关于DD优化的论文，文章据说可以优化音乐噪声和失真度。还没实际实现测试，攻关项目结束后跑个实际效果试试在把结果放这里。 参考文献 【1】A Priori SNR Estimator Based on a Convex Combinat

标题: Multiple Targets Directed Greybox Fuzzing (Hongliang Liang,2024)  作者: Hongliang Liang, Xinglin Yu, Xianglin Cheng, Jie Liu, Jin Li 期刊: IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 研究问题:

同上一篇一样，是使用图建模对话情绪识别的论文。本文提出了用有向无环图(DAG)对对话进行编码的方法（DAG-ERC），主要借鉴了ICLR2021发表的工作DAGNN（Directed acyclic graph neural networks.）中的GNN改进策略。DAG-ERC在DAGNN的基础上进行了两个改进:(1)基于说话人身份的关系感知特征转换，以收集信息;(2)上下文信息单元，以增强历

Directed Tree 题解 题目相当于要求 i i i不能在点 i i i的后代的节点上出现。 如果直接求满足所有条件的树的个数是不大好求的，我们可以先将它转化一下，求不满足条件的树的个数。 我们先定义 d p i , j dp_{i,j} dpi,j​表示在 i i i的子树上放置了 j j j个不满足条件的点的方案数，容易得到转移方程式 d p u , j = ∑ v ∈ V u

概念 最小树形图：有向图所分离出的有向生成树,亦称为最小树形图，其应满足以下条件： 1. 恰好有一个入度为0的点，称为根结点 2. 其他结点的入度均为1 3. 可以从根结点到达其他结点 既然要找最小生成树，当然就是找权重越小的边越好。每一个点（除了根以外）各自找到权重最小的入边之后，有可能就刚好是一棵最小生成树了，但是也有可能形成几只“水母”。 由于每个点都仅有一条入边，如果形成

S2P2: Self-Supervised Goal-Directed Path Planning Using RGB-D Datafor Robotic Wheelchairs 视频链接 基于端到端模仿学习的路径规划的两个局限性： ​ · 需要大量的专家演示作为训练数据 ​ · 现有的方法只能接收高级命令，如左转/右转。对于移动机器人(如机器人轮椅)来说，这些指令可能不够充分，因为它们通