IEEE TNNLS-2025年6月-最新在线出版论文12篇

主要观点总结

本文主要介绍了多个研究领域的相关研究内容，包括利用分布外数据增强非平衡半监督学习、基于强化学习和分布式观测器的多人图形博弈纳什均衡等。文章还介绍了图神经网络处理异质性问题的能力、基于像素级噪声挖掘的弱监督显著目标检测等。此外，大型语言模型在细粒度实体识别中的应用以及网络延迟估计的实时性等问题也有所涉及。

关键观点总结

关键观点1: 各领域最新研究进展的概述

包括利用分布外数据增强非平衡半监督学习的方法，基于强化学习和分布式观测器的多人图形博弈纳什均衡研究，图神经网络处理异质性问题的能力，基于像素级噪声挖掘的弱监督显著目标检测方法等。

关键观点2: 大型语言模型在细粒度实体识别中的应用

大型语言模型的应用使得在无需标记数据的情况下进行各种任务成为可能，包括文本生成、摘要和信息提取等。在细粒度实体识别领域，大型语言模型也发挥了重要作用。

关键观点3: 网络延迟估计的实时性问题

网络延迟估计对于网络性能监控和管理至关重要。现有方法无法满足瞬时估计的需要，而基于预训练生成模型的实时网络延迟估计方案能够很好地解决这一问题。

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