PriorityFresh is a semantic, actionability-first caching policy designed for offline emergency warning systems. Within the AWARE system's simulation environment, PriorityFresh optimizes which alerts to retain and surface under constrained connectivity. Experiments indicate improved actionability-first performance without harming efficiency. A separate Priority Forecasting model is used only to synthesize realistic alert sequences for controlled experiments and does not influence caching or push decisions.


翻译:PriorityFresh是一种为离线紧急预警系统设计的语义化、以可操作性优先的缓存策略。在AWARE系统的仿真环境中,PriorityFresh优化了在有限连接条件下应保留和呈现哪些警报。实验表明,该策略在保持效率的同时提升了以可操作性优先的性能。一个独立的Priority Forecasting模型仅用于在受控实验中合成真实的警报序列,不影响缓存或推送决策。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
65+阅读 · 2021年4月11日
【AAAI2021】“可瘦身”的生成式对抗网络
专知会员服务
13+阅读 · 2020年12月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
65+阅读 · 2021年4月11日
【AAAI2021】“可瘦身”的生成式对抗网络
专知会员服务
13+阅读 · 2020年12月12日
相关资讯
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员