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[期刊论文] 作者：韩东明, 郭方舟, 潘嘉铖, 郑文庭, 陈为,,
来源：计算机研究与发展 年份：2018
时序数据中的异常检测指的是在时序上去检测分析数据中异常的特征、趋势或模式．自动化的异常检测方法常会忽略细微的、模糊的、不确定的异常．可视分析通过对数据的可视表达和可......
[期刊论文] 作者：温圳,王中伟,潘嘉铖,张炜,任重,陈为,
来源：计算机教育 年份：2022
根据元宇宙的特点，提出元宇宙教学的3个可行方向：混合式教学、虚拟仿真和数据智能，并基于C语言程序设计教学案例阐明教学方法，最后讨论未来的探索方向。...
[期刊论文] 作者：潘嘉铖, 韩东明, 郭方舟, 郑文庭, 于金辉, 陈为,,
来源：软件学报 年份：2019
分析比特币交易网络有助于人们理解交易者在比特币交易中的交易模式.比特币交易网络的匿名性和其巨大的规模使得用户很难在分析前对整个交易网络产生大致的认知.提出了一种基...
[会议论文] 作者：潘嘉铖,韩东明,郭方舟,郑文庭,于金辉,陈为,
来源：2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018 年份：2018
加密货币是近年来的社会热点之一，吸引了大量的关注。比特币是加密货币中最早也是最具有代表性的加密货币，其价格的大幅波动在吸引了大量投资者参与交易的同时，也引发了巨大的争议。分析比特币交易网络有助于人们理解交易者在比特币交易中的交易模式。但是，比特币交......
[期刊论文] 作者：潘如晟,韩东明,潘嘉铖,周舒悦,魏雅婷,梅鸿辉,陈为,,
来源：计算机辅助设计与图形学学报 年份：2020
联邦学习是一种保证数据隐私安全的分布式机器学习方案.与传统的机器学习的可解释性问题类似,如何对联邦学习进行解释是一个新的挑战.文中面向联邦学习方法的分布式与隐私安全性的特性,探讨联邦学习的可视化框架设计.传统的可视化任务需要使用大量的数据,而联邦......
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