A Differentially Private Federated Proximal Optimization Framework for Customer Churn Prediction in Heterogeneous Federated Telecom Networks
为解决电信网络中客户流失预测的隐私和异质性问题，提出了一种基于差分隐私的联邦近端优化框架DP-FedProx。
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Selected work
Representative Papers
AGRICAM: A Track-Mounted Crop Pollination Monitoring Robot
为解决大规模作物授粉监测难题，本文介绍了一种名为AGRICAM的自动导引机器人系统，通过集成多种传感器和计算机视觉技术实现对授粉昆虫活动的高效监测。
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It's Hard to PArcK
研究证明了Partizan Arc Kayles游戏是PSPACE完全问题，通过从正CNF归约并使用新发现的技术创建高温度的游戏位置。
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Mapping Woody Vegetation from Multi-Source Imagery and Prediction Fusion for Enhanced Data Efficiency and Accuracy
本文提出一种数据融合方法，通过图像合成和预测融合提高深度学习模型在制图木质植被时的数据效率和准确性。
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Learning Woody Clearing With Loss Alignment for Zero-Shot Regrowth and Woody Segmentation
研究通过调整损失函数和图像增强技术，使用双时相Sentinel-2影像训练模型以检测木本植被变化，并实现零样本迁移至再生长与分割任务。
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A Differentially Private Federated Proximal Optimization Framework for Customer Churn Prediction in Heterogeneous Federated Telecom Networks
为解决电信网络中客户流失预测的隐私和异质性问题，提出了一种基于差分隐私的联邦近端优化框架DP-FedProx。
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为解决大规模作物授粉监测难题，本文介绍了一种名为AGRICAM的自动导引机器人系统，通过集成多种传感器和计算机视觉技术实现对授粉昆虫活动的高效监测。
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It's Hard to PArcK
研究证明了Partizan Arc Kayles游戏是PSPACE完全问题，通过从正CNF归约并使用新发现的技术创建高温度的游戏位置。
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本文提出一种数据融合方法，通过图像合成和预测融合提高深度学习模型在制图木质植被时的数据效率和准确性。
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研究通过调整损失函数和图像增强技术，使用双时相Sentinel-2影像训练模型以检测木本植被变化，并实现零样本迁移至再生长与分割任务。
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