Simbiotico Scatola Nera Inseguitore Forex

Simbiotico Black-Box Tracker Longfei Zhang affiliato con School of Software, Beijing Institute of Technology School of Computer Science, Carnegie Mellon University. Yue Gao affiliato con School of Computer Science, Carnegie Mellon University Dipartimento di Automazione, Tsinghua University. Alexander Hauptmann affiliato con School of Computer Science, Carnegie Mellon University. Rongrong Ji Affiliato con il Dipartimento di Ingegneria Elettronica, la Columbia University. Gangyi Ding affiliato con School of Software, Beijing Institute of Technology. Boaz Super Affiliato con Motorola Senior Research prezzi lordi finale può variare in base all'IVA locale. Molti inseguitori sono stati proposti per il monitoraggio degli oggetti singolarmente in ricerche precedenti. Tuttavia, è ancora difficile fidarsi ogni singolo inseguitore su una varietà di circostanze. Pertanto, è importante valutare quanto bene ciascun inseguitore esegue e la fusione dei risultati di monitoraggio. In questo lavoro, proponiamo un simbiotico black-box tracker (FFS), che viene a sapere solo l'uscita dei singoli inseguitori, che corrono in parallelo, senza alcuna informazioni dettagliate su questi inseguitori e seleziona il migliore per generare il risultato di monitoraggio. Tutti gli inseguitori sono considerati come scatole nere e le FFS impara il sistema migliore combinazione per tutti i risultati di monitoraggio esistenti. FFS stima punteggi di confidenza di questi inseguitori. Il punteggio di confidenza è stimato sulla base delle prestazioni di tracciamento di ogni tracker e le prestazioni di coerenza tra i diversi inseguitori. FFS è impiegato per selezionare la migliore inseguitore con il punteggio massimo fiducia. Esperimenti e confronti condotti sul set di dati Caremedia e il set di dati caviale dimostrano l'efficacia del metodo proposto. Oggetto informazioni di rilevamento di associazione dei dati di propagazione multi-trackerSymbiotic black-box Tracker Longfei Zhang affiliato con School of Software, Beijing Institute of Technology School of Computer Science, Carnegie Mellon University. Yue Gao affiliato con School of Computer Science, Carnegie Mellon University Dipartimento di Automazione, Tsinghua University. Alexander Hauptmann affiliato con School of Computer Science, Carnegie Mellon University. Rongrong Ji Affiliato con il Dipartimento di Ingegneria Elettronica, la Columbia University. Gangyi Ding affiliato con School of Software, Beijing Institute of Technology. Boaz Super Affiliato con Motorola Senior Research prezzi lordi finale può variare in base all'IVA locale. Molti inseguitori sono stati proposti per il monitoraggio degli oggetti singolarmente in ricerche precedenti. Tuttavia, è ancora difficile fidarsi ogni singolo inseguitore su una varietà di circostanze. Pertanto, è importante valutare quanto bene ciascun inseguitore esegue e la fusione dei risultati di monitoraggio. In questo lavoro, proponiamo un simbiotico black-box tracker (FFS), che viene a sapere solo l'uscita dei singoli inseguitori, che corrono in parallelo, senza alcuna informazioni dettagliate su questi inseguitori e seleziona il migliore per generare il risultato di monitoraggio. Tutti gli inseguitori sono considerati come scatole nere e le FFS impara il sistema migliore combinazione per tutti i risultati di monitoraggio esistenti. FFS stima punteggi di confidenza di questi inseguitori. Il punteggio di confidenza è stimato sulla base delle prestazioni di tracciamento di ogni tracker e le prestazioni di coerenza tra i diversi inseguitori. FFS è impiegato per selezionare la migliore inseguitore con il punteggio massimo fiducia. Esperimenti e confronti condotti sul set di dati Caremedia e il set di dati caviale dimostrano l'efficacia del metodo proposto. Oggetto informazioni di rilevamento di associazione dei dati di propagazione multi-inseguitore