微电网的能源管理模式是未来能源系统发展的一个趋势，而微电网的经济调度算法也成为了目前研究的热点之一，在此介绍一种基于两阶段鲁棒优化方法的微电网经济调度算法，并提供相应的MATLAB代码。该算法具有以下特点：所提出的算法具备较强的鲁棒性和可靠性，能够有效地应对能源价格

 

背景在现实世界的多模态情感检测中，由于存在大量的不完整的数据，影响了模型在判断情感时的准确性和鲁棒性，为了解决这一问题，本文提出了一个出了一种新颖的网络结构——Language-dominatedNoise-resistantLearningNetwork(LNLN)，旨在解决数据不完整性问题，在MSA中语言模态通常包

题目：NICEST:NoisyLabelCorrectionandTrainingforRobustSceneGraphGenerationNICEST：用于鲁棒场景图生成的噪声标签修正与训练作者：LinLi;JunXiao;HanrongShi;HanwangZhang;YiYang;WeiLiu;LongChen摘要几乎所有现有的场景图生成(SGG)模型都忽视

 

 

题目：RobustSingingVoiceTranscriptionServesSynthesisRobustSingingVoiceTranscriptionServesSynthesis作者：RuiqiLi, YuZhang, YongqiWang, ZhiqingHong, RongjieHuang, ZhouZhao论文：RobustSingingVoiceTranscriptionServesSynthesisDemo：RobustS

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62175983在VSLAM中，我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配，然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配，但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢？一种方法是选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC），另一种是降低那些错误匹

摘要：在我国能源系统耦合日益加深和极端灾害日益频发的新形势下，建设韧性综合能源系统势在必行。该文考虑数据中心和氢能设备的余热回收利用，提出电-氢-热综合能源系统随机分布鲁棒韧性规划方法。首先，根据设备的产热原理，对数据中心、电解槽和掺氢燃气轮机的能量转换和余热回收过程

摘要：随着风电、光伏等新能源接入比例的不断提高，源荷不确定性的上升扩大了电力系统的运行灵活性需求。为准确量化电力系统的灵活性需求，制定兼顾灵活性与经济性的优化方案，提出了一种基于多面体不确定集合的电力系统灵活性量化评估方法。首先，采用多面体不确定集合量化多个光伏电站

对抗训练是一类常用的对抗攻击防御方法，其通过将对抗样本纳入训练过程，从而有效抵御对抗攻击。然而，对抗训练模型的鲁棒性通常依赖于网络容量的提升，即对抗训练所获得的网络为防御对抗攻击而大幅提升网络的模型容量，对其可用性造成较大约束。为解决以上问题，提出一种基于剪枝技术

基于网络架构搜索的准确性与鲁棒性结构研究论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.05502项目链接：未开源Abstract为了保护深度神经网络免受对抗性攻击，对抗性训练因其有效性而受到越来越多的关注。然而，对抗训练的准确性和鲁棒性受到体系结构的限制，因为对抗训练通过调整隶属

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

自动驾驶毫米波雷达（radar）鲁棒估计方法无论是之前的基本估计方法，还是一些先进的估计技术，我们都假设Automotive radar所接收到的回波都是我们感兴趣的目标回波，然而 ，实际的雷达所接收的回波中除了目标外，还存在道路及周围环境的回波信号。雷达中对于这些除了期望信号外的其他

 

论文：Salience-guidedGroundFactorforRobustLocalizationofDeliveryRobotsinComplexUrbanEnvironments作者：JooyongPark，JungwooLee，EuncheolChoi，YounggunCho收录：ICRA2024利用显著地面特征进行配送机器人定位的鲁棒方法在本文中，我们提出了一种新颖的定位系统，它

ContrastiveLearningImprovesModelRobustnessUnderLabelNoise2021观察：监督的鲁棒学习方法在有噪音的时候下降明显半监督的鲁棒学习能利用无标签的数据取得更好的效果那么监督的鲁棒学习方法的性能下降是由标签噪音引起的，还是不够好的表征引起的？作者的答案是学到的表

论文作者：KevinS(作者授权)|编辑：3DCV添加微信：dddvision，备注：3D高斯，拉你入群。文末附行业细分群本文介绍了3DGS抗锯齿技术的最新进展——SA-GS。这是一种无需训练的高斯抗锯齿渲染技术，能够直接集成到现有的3D高斯模型中，从而鲁棒提升其在不同渲染设置下的抗锯齿能力。通过使用2