STROOBnet 优化算法基于 GPU 加速的近端价挤压递归策略

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该研究针对空时范围的观测者 - 可观察的双向网络 (STROOBnet) 展开，将观测节点（例如监控摄像头）与特定地理区域内的事件相连接，以实现高效监测。利用新奥尔良的实时犯罪摄像头系统 (RTCC) 和服务呼叫 (CFS) 的数据，针对初始观测不平衡提出了近邻重现方法，通过提供整体事件频率和空间考虑，改善了观测覆盖率。

本文研究了重构智能体网络拓扑图的问题，发现在大规模网络设置下，可以通过局部层析成像推断出底层互动子网络。