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基于深度学习的气举采油优化的早期修复：监督和弱监督方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种用于从数据中挖掘约束条件的框架，通过整数线性规划问题考虑结构化输出预测中的推断，并通过估计可行集的多面体来挖掘底层约束条件。所提出的约束挖掘算法在各种应用中得到验证。
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关键要点
- 提出了一种用于从数据中挖掘约束条件的一般框架。
- 框架以整数线性规划问题的形式考虑结构化输出预测中的推断。
- 通过估计可行集的外部和内部多面体来挖掘底层约束条件。
- 所提出的约束挖掘算法在各种合成和现实应用中得到验证。
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