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Spectral gap of sparse bistochastic matrices with exchangeable rows 期刊论文
ANNALES DE L INSTITUT HENRI POINCARE-PROBABILITES ET STATISTIQUES, 2020, 卷号: 56, 期号: 4, 页码: 2971-2995
作者:  Bordenave, Charles;  Qiu, Yanqi;  Zhang, Yiwei
收藏  |  浏览/下载：132/0  |  提交时间：2021/01/14
Spectral gap  Random bistochastic matrices  High trace method  Tangled-free paths  
Make l(1) regularization effective in training sparse CNN 期刊论文
COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, 2020, 卷号: 77, 期号: 1, 页码: 163-182
作者:  He, Juncai;  Jia, Xiaodong;  Xu, Jinchao;  Zhang, Lian;  Zhao, Liang
收藏  |  浏览/下载：164/0  |  提交时间：2020/09/23
Sparse optimization  l(1) regularization  Dual averaging  CNN  
Fast algorithms for sparse portfolio selection considering industries and investment styles 期刊论文
JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, 2020, 页码: 27
作者:  Dong, Zhi-Long;  Xu, Fengmin;  Dai, Yu-Hong
收藏  |  浏览/下载：135/0  |  提交时间：2020/06/30
Portfolio selection  Industry classification  Style investment  ADMM  Sparse optimization  
scTIM: seeking cell-type-indicative marker from single cell RNA-seq data by consensus optimization 期刊论文
BIOINFORMATICS, 2020, 卷号: 36, 期号: 8, 页码: 2474-2485
作者:  Feng, Zhanying;  Ren, Xianwen;  Fang, Yuan;  Yin, Yining;  Huang, Chutian;  Zhao, Yimin;  Wang, Yong
收藏  |  浏览/下载：178/0  |  提交时间：2020/06/30
Probe Efficient Feature Representation of Gapped K-mer Frequency Vectors from Sequences Using Deep Neural Networks 期刊论文
IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, 2020, 卷号: 17, 期号: 2, 页码: 657-667
作者:  Cao, Zhen;  Zhang, Shihua
收藏  |  浏览/下载：179/0  |  提交时间：2020/05/24
DNA  Bioinformatics  Kernel  Feature extraction  Support vector machines  Genomics  Task analysis  Bioinformatics  machine learning  gapped k-mer  deep neural network  transcription factor binding site prediction  
Analysis of compressed distributed adaptive filters 期刊论文
AUTOMATICA, 2020, 卷号: 112, 页码: 10
作者:  Xie, Siyu;  Guo, Lei
收藏  |  浏览/下载：137/0  |  提交时间：2020/05/24
Sparse signal  Compressive sensing  Distributed adaptive filters  Consensus strategies  Compressed information condition  Stochastic stability