中國(guó)企業(yè)現(xiàn)在依然有機(jī)會(huì)建立自己的材料體系，形成自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。中國(guó)企業(yè)進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的時(shí)間不長(zhǎng)，出現(xiàn)上述問(wèn)題也算正常。但在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，材料體系的開(kāi)發(fā)應(yīng)當(dāng)被提到
2012-09-11 09:56:44
1433 什么是力傳感器？力傳感器主要由哪幾個(gè)部分組成？力傳感器主要分為哪幾類？如何提高力傳感器的精度？力傳感器在汽車安全性能試驗(yàn)中的應(yīng)用有哪些？
2021-07-28 07:01:39
項(xiàng)目計(jì)劃如下:利用帶電池的耳機(jī)式腦電檢測(cè)模塊讀出腦部注意力和放松度信號(hào)，加以無(wú)線方式傳出（NRF,藍(lán)牙，紅外），利用安芯一號(hào)單片機(jī)做終端，以某種方式接受無(wú)線信號(hào)，紅外或串口NRF等，將得到的腦部電壓
2013-10-17 15:46:36
畢設(shè)要求做一個(gè)注意力分配實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。有些結(jié)構(gòu)完全想不明白。具體如何實(shí)現(xiàn)如下。一個(gè)大概5*5的燈組合，要求隨機(jī)亮。兩個(gè)聲音大小不同的音頻，要求隨機(jī)響，有大、小兩個(gè)選項(xiàng)。以上兩種需要記錄并計(jì)算錯(cuò)誤率。體現(xiàn)在表格上。大家可不可以勞煩幫個(gè)忙，幫我構(gòu)思一下， 或者幫我做一下。拜托大家了。
2019-05-07 20:33:20
影響FPGA設(shè)計(jì)周期生產(chǎn)力的最大因素是什么？如何提高FPGA設(shè)計(jì)生產(chǎn)力？
2021-05-06 09:26:04
獨(dú)特的方法，讓總是早起的女兒心甘情愿的呆在床上，以保證她們擁有充足的睡眠。Dan所發(fā)明的是一個(gè)能夠吸引孩子們注意力的訓(xùn)練鬧鐘。這個(gè)鬧鐘以女孩兒們喜愛(ài)的卡通人物為模板，每當(dāng)?shù)搅怂X(jué)時(shí)間，這些卡通人物就會(huì)
2019-07-09 07:33:38
論文題目是：基于虛擬儀器技術(shù)的駕駛員注意力監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)，做了很長(zhǎng)時(shí)間了，實(shí)在沒(méi)思路，進(jìn)展不下去，跪求大神們指點(diǎn)，能夠給我一個(gè)思路和方向。
2015-05-24 17:38:46
，通過(guò)HUD顯示，駕駛員在無(wú)需將視線從路面上轉(zhuǎn)移，甚至不影響注意力的情況下就可以了解到例如車速、路面障礙以及周圍車輛靠近等全部信息，而所有的這些關(guān)鍵信息都可以直接被投射到擋風(fēng)玻璃與路面之間，從而浮現(xiàn)
2018-09-11 11:50:06
是否有關(guān)于 NXP GaN 放大器長(zhǎng)期記憶的任何詳細(xì)信息。數(shù)據(jù)表說(shuō)“專為低復(fù)雜性線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)”。長(zhǎng)期記憶是否不再是當(dāng)前幾代 GaN 器件的關(guān)注點(diǎn)？這是整個(gè)產(chǎn)品堆棧嗎？
2023-04-17 06:12:19
既可以借助食物來(lái)調(diào)養(yǎng)，又可以通過(guò)有效的技巧來(lái)訓(xùn)練?！ ∑綍r(shí)我們也可借助一些技巧訓(xùn)練我們的記憶功能?！ ∈紫?，要善于分配注意力。因?yàn)槲覀兤綍r(shí)做事不僅要聽(tīng)、看、記憶，有時(shí)還要記筆記，所以必須善于轉(zhuǎn)移和分配
2012-10-24 10:03:59
基于心電反饋的注意力缺陷多動(dòng)障礙矯正儀設(shè)計(jì)
0 引言
注意力缺陷多動(dòng)障礙(Attention Deficit Hy-peractivity Disorder，簡(jiǎn)稱ADHD)是兒童和青少年常見(jiàn)的行為問(wèn)題之一
2009-12-09 10:12:331560 
基于心電反饋的注意力缺陷多動(dòng)障礙矯正儀設(shè)計(jì)
0 引言
注意力缺陷多動(dòng)障礙(Attention Deficit Hy-peractivity Disorder，簡(jiǎn)稱ADHD)是兒童和青少年常見(jiàn)的行為問(wèn)題
2009-12-10 10:17:59775 
中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)受大量不確定性因素的影響，如何在預(yù)測(cè)模型中綜合考慮各種誤差的影響，對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性至關(guān)重要。通過(guò)一種客觀賦權(quán)的熵權(quán)法來(lái)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，有效克服了加權(quán)組
2011-05-28 14:51:22
17 中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)協(xié)調(diào)思路_胡強(qiáng)
2017-03-19 11:41:510 大腦如何長(zhǎng)期存儲(chǔ)記憶一直是神經(jīng)科學(xué)家的一個(gè)永恒的謎團(tuán)。在一項(xiàng)新研究中，來(lái)自挪威奧斯陸大學(xué)整合神經(jīng)可塑性研究中心(CINPLA)的研究人員發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中長(zhǎng)期細(xì)胞外基質(zhì)分子對(duì)于長(zhǎng)期記憶是必不可少的。
2018-01-13 09:10:463695 
摘要本文提出一種基于注意力機(jī)制的用戶異構(gòu)行為序列的建?？蚣埽⑵鋺?yīng)用到推薦場(chǎng)景中。
2018-01-25 17:59:145588 
發(fā)電機(jī)過(guò)勵(lì)磁限制器和有載調(diào)壓變壓器等慢速動(dòng)態(tài)元件的動(dòng)態(tài)特性是受端電網(wǎng)中長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)穩(wěn)定水平的關(guān)鍵影響因素。以環(huán)狀分區(qū)運(yùn)行的特大型城市電網(wǎng)為研究對(duì)象，分析了中長(zhǎng)期過(guò)程中慢動(dòng)態(tài)元件動(dòng)作對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行點(diǎn)在系統(tǒng)動(dòng)態(tài)
2018-01-31 13:55:377 AR/VR作為炫酷的新媒介技術(shù)，不僅能帶來(lái)全新的信息呈現(xiàn)方式，還能帶來(lái)更多有趣的互動(dòng)體驗(yàn)，具備巨大的營(yíng)銷傳播價(jià)值。 目前精準(zhǔn)營(yíng)銷廣告，信息流廣告方興未艾，AR/VR營(yíng)銷已經(jīng)開(kāi)始爭(zhēng)奪用戶的注意力。
2018-06-08 16:30:001494 
中長(zhǎng)期規(guī)劃---螺旋式上升方式修改完善職業(yè)之路 一、中長(zhǎng)期職業(yè)發(fā)展的自我準(zhǔn)備 1、心態(tài)上隨時(shí)做好準(zhǔn)備 機(jī)會(huì)是給有準(zhǔn)備的人的------有準(zhǔn)備是你在做準(zhǔn)備的過(guò)程中讓別人認(rèn)為你有準(zhǔn)備！別人是包括你現(xiàn)在
2018-04-09 09:54:004611 然而，在基于梯度的學(xué)習(xí)框架（如深度學(xué)習(xí)）中存在一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn)：因?yàn)檫x擇要處理的信息的過(guò)程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機(jī)制中來(lái)支持基于梯度的優(yōu)化。目前研究人員正在努力來(lái)解決視覺(jué)注意力、文本注意力，乃至更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的這一缺點(diǎn)，這一領(lǐng)域的研究仍然非?；钴S。
2018-08-10 08:44:056724 同時(shí)我們還將完整的GAN結(jié)構(gòu)和我們網(wǎng)絡(luò)的部分相對(duì)比：A表示只有自動(dòng)編碼器，沒(méi)有注意力地圖；A+D表示沒(méi)有注意力自動(dòng)編碼器，也沒(méi)有注意力判別器；A+AD表示沒(méi)有注意力自動(dòng)編碼器，但是有注意力判別器；AA+AD表示既有注意力自動(dòng)編碼器也有注意力判別器?？梢钥闯?，AA+AD表現(xiàn)得比其他方法要好。
2018-08-11 09:22:545517 是基本注意力幣，英文全稱“BasicAttentionToken”。2017年5月31日上線發(fā)布后，BAT僅用了30秒就完成了ICO募集指標(biāo)3600萬(wàn)美元，創(chuàng)造ICO歷史記錄；今年上半年虛擬貨幣市場(chǎng)遭遇熊市
2018-08-22 16:48:20498 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，處理一張大圖的時(shí)候，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量隨著圖片像素的增加而線性增加。如果參考人的視覺(jué)，有選擇地分配注意力，就能選擇性地從圖片或視頻中提取一系列的區(qū)域，每次只對(duì)提取的區(qū)域進(jìn)行處理
2018-10-22 08:58:002102 此外，通過(guò)對(duì)特征向量的 L2 正則化處理來(lái)選擇重要性特征，我們的視覺(jué)問(wèn)答框架進(jìn)一步采用硬注意力機(jī)制進(jìn)行增強(qiáng)。我們將最初的版本成為硬注意力網(wǎng)絡(luò) HAN (Hard Attention Network
2018-10-04 09:23:006125 中美貿(mào)易大戰(zhàn)雖然拖累5G商業(yè)應(yīng)用速度，但是業(yè)界預(yù)期最慢后年也會(huì)步入商業(yè)應(yīng)用階段，5G基地臺(tái)、手機(jī)對(duì)電子業(yè)衍生龐大需求，對(duì)MLCC產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，5G也是中長(zhǎng)期需求所在。
2018-12-01 10:49:504879 。從“記憶計(jì)劃”走出的每位學(xué)習(xí)者，學(xué)習(xí)興趣明顯增強(qiáng)，注意力高度集中，想象力更加豐富，成績(jī)顯著提高，有的學(xué)員用一周的時(shí)間背完整個(gè)學(xué)期的英語(yǔ)單詞，輕松記憶歷史年代，地理概況，古文古詩(shī)詞，看兩遍就可以背誦一
2018-12-21 16:00:51536 本文深入淺出地介紹了近些年的自然語(yǔ)言中的注意力機(jī)制包括從起源、變體到評(píng)價(jià)指標(biāo)方面。
2019-01-25 16:51:177013 
注意力機(jī)制越發(fā)頻繁的出現(xiàn)在文獻(xiàn)中，因此對(duì)注意力機(jī)制的學(xué)習(xí)、掌握與應(yīng)用顯得十分重要。本文便對(duì)注意力機(jī)制做了較為全面的綜述。
2019-02-17 09:18:224704 簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以被廣義地定義為一個(gè)描述重要性的權(quán)重向量：通過(guò)這個(gè)權(quán)重向量為了預(yù)測(cè)或者推斷一個(gè)元素，比如圖像中的某個(gè)像素或句子中的某個(gè)單詞，我們使用注意力向量定量地估計(jì)出目標(biāo)元素與其他元素之間具有多么強(qiáng)烈的相關(guān)性，并由注意力向量的加權(quán)和作為目標(biāo)的近似值。
2019-03-12 09:49:3943962 針對(duì)長(zhǎng) 短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 在行人軌跡預(yù)測(cè)問(wèn)題中孤立考慮單個(gè)行人，且無(wú)法進(jìn)行多種可能性預(yù)測(cè)的問(wèn)題，提出基于注意力機(jī)制的行人軌跡預(yù)測(cè)生成模型（AttenGAN），來(lái)對(duì)行人交互模式進(jìn)行建模和概率
2019-04-04 14:06:1614 屬性情感分析是細(xì)粒度的情感分類任務(wù)。針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無(wú)法準(zhǔn)確構(gòu)建屬性情感特征的問(wèn)題，提出了一種融合多注意力和屬性上下文的長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM-MATT-AC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶
2019-05-08 17:07:245 近日，全球積層陶瓷電容器(MLCC)龍頭廠村田制作所發(fā)布新聞稿宣布，為了因應(yīng)中長(zhǎng)期需求看增，計(jì)劃投資約140億日?qǐng)A在旗下野洲事業(yè)所內(nèi)興建新廠房，增產(chǎn)作為MLCC等電子零件材料的「電極材料」。該座MLCC材料新廠預(yù)計(jì)會(huì)在2019年7月動(dòng)工、2020年11月完工。
2019-07-11 10:08:0611860 序列表征循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力文本生成變換器編碼器自注意力解碼器自注意力殘差的重要性圖像生成概率圖像生成結(jié)合注意力和局部性音樂(lè)變換器音樂(lè)的原始表征音樂(lè)的語(yǔ)言模型音樂(lè)生成示例音樂(lè)中的自相
2019-07-19 14:40:293901 
注意力是人們溝通時(shí)大腦做出反應(yīng)的必要前提——如果人們沒(méi)有記住品牌信息，就不可能產(chǎn)生持久記憶。因此，不管以何種宣傳方式，在線、電視、廣告牌，或者AR，一家成功的品牌或企業(yè)必須有吸引顧客注意力的能力，即使為此花費(fèi)大量時(shí)間、財(cái)力和資源。
2019-09-07 09:26:212787 現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過(guò)優(yōu)化，以盡可能分散注意力。社交網(wǎng)絡(luò)和其他網(wǎng)站是由曾經(jīng)居住過(guò)的最聰明的軟件工程師構(gòu)建的，通常目標(biāo)是占用您盡可能多的時(shí)間。
2020-03-01 20:44:283750 目前注意力機(jī)制已是深度學(xué)習(xí)里的大殺器，無(wú)論是圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別還是自然語(yǔ)言處理的各種不同類型的任務(wù)中，都很容易遇到注意力模型的身影。
2020-05-07 09:37:401619 自注意力網(wǎng)絡(luò)(SANs)在許多自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得顯著的成功，其中包括機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言推理以及語(yǔ)義角色標(biāo)注任務(wù)。
2020-08-31 10:45:025854 
在最近發(fā)表在《大腦科學(xué)》上的一篇論文中，這組研究人員提議使用一個(gè)孩子已經(jīng)熟悉的視頻游戲來(lái)識(shí)別多動(dòng)癥的癥狀，并評(píng)估每種情況下注意力不足的嚴(yán)重程度。
2021-01-21 15:50:292237 行人屬性識(shí)別易受視角、尺度和光照等非理想自然條件變化的影響，且某些細(xì)粒度屬性識(shí)別難度較大。為此，提出一種多級(jí)注意力跳躍連接網(wǎng)絡(luò) MLASC-Net。在網(wǎng)絡(luò)中間層，利用敏感注意力模塊在通道及空間
2021-03-10 16:35:459 廣告點(diǎn)擊率（CTR）是互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)行流量分配的重要依據(jù)，針對(duì)目前點(diǎn)擊率預(yù)估精度較低的問(wèn)題，結(jié)合通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案，構(gòu)建一種基于注意力機(jī)制的深度興趣網(wǎng)絡(luò)（ADIN）模型。設(shè)計(jì)一個(gè)局部激活單元
2021-03-12 10:55:115 情感分析是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在文本情感分析方面取得了較好的效果，但其未充分提取文本信息中的關(guān)鍵情感信息。為此，建立一種基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型AT-
2021-03-17 09:53:0912 針對(duì)當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下文本推薦不精確的問(wèn)題，對(duì)文本數(shù)據(jù)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)2種異質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并引入編碼器-解碼器框架，提岀基于異質(zhì)注意力的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于短期文夲推薦。使用句子級(jí)的分布記憶模型和實(shí)體關(guān)系
2021-03-19 14:50:049 目前多數(shù)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像超分辨率重建的方法忽視對(duì)自然圖像固有屬性的捕捉，并且僅在單一尺度下提取特征。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于注意力機(jī)制和多尺度特征融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用注意力機(jī)制融合圖像的非
2021-03-22 11:18:0516 岀一種基于注意力機(jī)制的狹小空間人群擁擠度分析方法，旨在量化人群，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸擁擠率分析當(dāng)前空間內(nèi)的人群擁擠程度。設(shè)計(jì)一個(gè)注意力模塊作為網(wǎng)絡(luò)的前端，通過(guò)生成對(duì)應(yīng)尺度的注意力圖區(qū)分背景和人群，保留精確
2021-03-22 11:24:097 圖像超分辨率重建中的高頻分量通常包含較多輪廓、紋理等細(xì)節(jié)信息，為更好地處理特征圖中的高頻分量與低頻分量，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整信道特征，提岀一種基于特征圖注意力機(jī)制的圖像超分辨重建網(wǎng)絡(luò)模型。利用特征提取塊
2021-03-22 14:45:3622 基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與流水線方式的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法通常依賴于人工設(shè)計(jì)的特征，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率較低。針對(duì)該問(wèn)題，提岀一種基于空間注意力機(jī)制與通道注意力機(jī)制的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法。將化學(xué)結(jié)構(gòu)識(shí)別視為
2021-03-22 15:20:547 信息與問(wèn)題關(guān)鍵信息的多階段注意力答案選取模型。該方法首先利用雙向LSTM模型分別對(duì)問(wèn)題和候選答案進(jìn)行語(yǔ)義表示;然后采用問(wèn)題的關(guān)鍵信息，包括問(wèn)題類型和問(wèn)題中心詞，利用注意力機(jī)制對(duì)候選答案集合進(jìn)行信息增強(qiáng)，篩選?opK個(gè)候
2021-03-24 11:17:098 單獨(dú)建模的問(wèn)題，提岀了一種基于雙向長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ BILSTM的交互注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ BI-IAN）。該模型通過(guò) BILSTM對(duì)目標(biāo)和上下文分別進(jìn)行建模，獲得目標(biāo)和上下文的隱藏表示，提取其中的語(yǔ)義信息。接下來(lái)利用交互注意模塊
2021-03-24 17:18:4628 為提升原始SSD算法的小目標(biāo)檢測(cè)精度及魯棒性，提出一種基于通道注意力機(jī)制的SSD目標(biāo)檢測(cè)算法。在原始SSD算法的基礎(chǔ)上對(duì)高層特征圖進(jìn)行全局池化操作，結(jié)合通道注意力機(jī)制增強(qiáng)高層特征圖的語(yǔ)義信息，并利用
2021-03-25 11:04:0620 在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中使用注意力機(jī)制可準(zhǔn)確衡量單詞重要度。為此，提出一種注意力增強(qiáng)的自然語(yǔ)言推理模型aESM。將詞注意力層以及自適應(yīng)方向權(quán)重層添加到ESIM模型的雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)中，從而更有
2021-03-25 11:34:159 針對(duì)現(xiàn)有文本情感分析方法存在的無(wú)法高效捕捉相關(guān)文本情感特征從而造成情感分析效果不佳的問(wèn)題提出一種融合雙層多頭自注意力與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的回歸模型 DLMA-CNN。采用多頭自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)序列
2021-03-25 15:16:396 結(jié)合英文幽默語(yǔ)言學(xué)特征，提出基于語(yǔ)音、字形和語(yǔ)義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ PFSHAN）進(jìn)行幽默識(shí)別。在特征提取階段，將幽默文本表示為音素、字符以及攜帶歧義性等級(jí)信息的語(yǔ)義形式，分別采用卷積
2021-03-26 15:38:1514 識(shí)別模型。在音頻模態(tài)中加人頻率注意力機(jī)制學(xué)習(xí)頻域上下文信息，利用多模態(tài)注意力機(jī)制將視頻特征與音頻特征進(jìn)行融合，依據(jù)改進(jìn)的損失函數(shù)對(duì)模態(tài)缺失問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，提高模型的魯棒性以及情感識(shí)別的性能。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的實(shí)
2021-04-01 11:20:519 為實(shí)現(xiàn)不同兒童情感需求狀態(tài)下幀級(jí)語(yǔ)音特征的有效獲取，建立一種基于改進(jìn)長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)的兒童語(yǔ)音情感識(shí)別模型。釆用幀級(jí)語(yǔ)音特征代替?zhèn)鹘y(tǒng)統(tǒng)計(jì)特征以保留原始語(yǔ)音中的時(shí)序關(guān)系，通過(guò)引人注意力機(jī)制將
2021-04-01 11:36:2614 針對(duì)現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的三維模型識(shí)別方法缺乏結(jié)合三維模型的上下文細(xì)粒度局部特征，可能造成幾何形狀極其相似，局部細(xì)節(jié)信息略有不同的類識(shí)別混淆的問(wèn)題，提岀一種基于深度圖注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型識(shí)別方法
2021-04-02 13:56:286 文檔分類是自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中的一個(gè)基本問(wèn)題。近年來(lái)，盡管針對(duì)這一問(wèn)題的層級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了進(jìn)展，但由于每條句子被獨(dú)立編碼，使得模型中使用的雙向編碼器僅能考慮到所編碼句子的相鄰句子，仍然
2021-04-02 14:02:293 基于注意力機(jī)制的編解碼模型在文本摘要、杌器翻譯等序列到序列任務(wù)上得到了廣泛的應(yīng)用。在深度學(xué)習(xí)框架中，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取輸λ數(shù)據(jù)不冋的特征表示，因此傳統(tǒng)編解碼模型中通常堆疊多層解碼器來(lái)提高模型性能
2021-04-07 11:35:292 為提升基于編解碼架構(gòu)的U型網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)中的精度，提岀了一種結(jié)合注意力機(jī)制的改進(jìn)有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)光流網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)由收縮和擴(kuò)張兩部分組成，收縮部分利用一系列卷積層來(lái)提取圖像之間的高級(jí)特征，擴(kuò)張部分
2021-04-07 13:56:254 今天，我們將深入探討深度圖像修復(fù)的一個(gè)突破，上下文注意力。通過(guò)使用上下文注意力，我們可以有效地從遙遠(yuǎn)的空間位置借用信息來(lái)重建局部缺失的像素。這個(gè)想法實(shí)際上或多或少和上一篇的復(fù)制-粘貼是一樣的。
2021-04-07 19:01:043547 
置預(yù)測(cè)的影響權(quán)重不同，以及長(zhǎng)期的歷史信息會(huì)來(lái)帶維數(shù)災(zāi)難等，移動(dòng)對(duì)象的位置預(yù)測(cè)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，在分析現(xiàn)有預(yù)測(cè)算法的不足的基礎(chǔ)上，提出了一種長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和注意力（ Attention）機(jī)制相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2021-04-08 13:51:397 在協(xié)同過(guò)濾算法中，基于評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展，但評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種聯(lián)合評(píng)論文本層級(jí)注意力和外積的推薦方法（ RHAOR）。采用兩個(gè)并行
2021-04-12 10:33:257 關(guān)系抽取是從非結(jié)構(gòu)化的文本中抽取關(guān)系，并以結(jié)構(gòu)化的形式輸岀。為了提高抽取準(zhǔn)確性并降低對(duì)工標(biāo)注的依賴，提出了基于注意力機(jī)制和本體的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取模型（ APCNNS+OR）。該模型分為特征工程提取模
2021-04-12 14:30:5314 和全局信息。文中針對(duì)單標(biāo)記和多標(biāo)記情感分類任務(wù)，提出一種循環(huán)卷積注意力模型（ LSTM-CNN-ATT，LCA）。該模型利用注意力機(jī)制融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional neural network，CNN）的局部信息提取能力和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Recurrent Neural netw
2021-04-14 14:39:0110 針對(duì)跨域服裝檢索中服裝商品圖像拍攝嚴(yán)格約束光照、背景等條件，而用戶圖像源自復(fù)雜多變的日常生活場(chǎng)景，難以避免背景干擾以及視角、姿態(tài)引起的服裝形變等問(wèn)題。提出一種結(jié)合注意力機(jī)制的跨域服裝檢索方法。利用
2021-05-12 14:19:462 文本中的詞并非都具有相似的情感傾向和強(qiáng)度，較好地編碼上下文并從中提取關(guān)鍵信息對(duì)于情感分類任務(wù)而言非常重要。為此，提出一種基于情感評(píng)分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架，以對(duì)文本情感進(jìn)行有效分類。利用雙循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-05-14 11:02:195 網(wǎng)絡(luò)的圖像自動(dòng)分割算法。將編碼器-解碼器全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)與密集連接網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以充分提取每一層的特征，在網(wǎng)絡(luò)的解碼器端引入注意力門模圢?對(duì)不必要的特征進(jìn)行抑制，提高視網(wǎng)膜血管圖像的分割精度。在
2021-05-24 15:45:4911 針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)速度慢、精度低的問(wèn)題，提出一種基于密集層和注意力機(jī)制的快速場(chǎng)景語(yǔ)義分割方法。在 Resnet網(wǎng)絡(luò)中加入密集層和注意力模塊，密集層部分采用兩路傳播方式，以更好地獲得多尺度目標(biāo)，并
2021-05-24 15:48:336 在信息抽取過(guò)程中，無(wú)法被判別的回指易造成信息抽取不完整的情況，這種指代關(guān)系可通過(guò)分析當(dāng)前語(yǔ)境下的指代部分、被指代部分、周圍的信息及原文內(nèi)容生成的唯一判別信息進(jìn)行判斷。為此，構(gòu)建一個(gè)多層注意力機(jī)制模型
2021-05-27 17:10:552 基于方面的情感分析已廣泛應(yīng)用于文本信息挖掘，但在句子情感極性模糊或包含多個(gè)不同方面情感極性時(shí)難以準(zhǔn)確提取特征信息，削弱了情感極性分類效果。為解決該冋題，提岀一種結(jié)合雙向長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)和方面注意力模塊
2021-06-03 11:13:1710 基于注意力機(jī)制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測(cè)模型
2021-06-07 15:12:2414 基于多通道自注意力機(jī)制的電子病歷架構(gòu)
2021-06-24 16:19:3075 基于注意力機(jī)制的跨域服裝檢索方法綜述
2021-06-27 10:33:242 基于注意力機(jī)制的新聞文本分類模型
2021-06-27 15:32:3230 基于非對(duì)稱注意力機(jī)制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測(cè)
2021-07-05 15:29:139 我們提出了一種新穎的即插即用融合模塊：雙跨視角空間注意力機(jī)制 (VISTA)，以產(chǎn)生融合良好的多視角特征，以提高 3D 目標(biāo)檢測(cè)器的性能。我們提出的 VISTA 用卷積算子代替了 MLP，這能夠更好地處理注意力建模的局部線索。
2022-04-07 09:39:172156 在行業(yè)整體低迷的情況下，顯示器、車載顯示器、VR/AR設(shè)備顯示器和公共顯示器等細(xì)分市場(chǎng)的增長(zhǎng)勢(shì)頭依然存在。此外，從中長(zhǎng)期來(lái)看，半導(dǎo)體顯示行業(yè)低效產(chǎn)能的退出和集中度的提高將有助于該行業(yè)的長(zhǎng)期模式優(yōu)化和利潤(rùn)恢復(fù)。
2022-08-30 11:57:241179 通過(guò)引入像素注意力，PAN在大幅降低參數(shù)量的同時(shí)取得了非常優(yōu)秀的性能。相比通道注意力與空域注意力，像素注意力是一種更廣義的注意力形式，為進(jìn)一步的探索提供了一個(gè)非常好的基線。
2022-10-27 13:55:231983 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《如何用番茄鐘提高注意力.zip》資料免費(fèi)下載
2022-10-28 14:29:360 因此，該論文提出一種新型的雙流注意力增強(qiáng)型bert（DABERT，Dual Attention Enhanced BERT ），用來(lái)提高捕捉句子對(duì)中細(xì)微差異的能力，包括兩個(gè)模塊
2022-11-11 16:04:182340 從中長(zhǎng)期看，中國(guó)新能源汽車行業(yè)、可再生能源轉(zhuǎn)型和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等對(duì)于投資者依然具有吸引力。 全球金融服務(wù)機(jī)構(gòu)瑞信表示，從中長(zhǎng)期看，中國(guó)新能源汽車行業(yè)、可再生能源轉(zhuǎn)型和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等對(duì)于
2022-11-15 10:48:361391 SE注意力模塊的全稱是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze實(shí)現(xiàn)全局信息嵌入、Excitation實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)權(quán)重矯正，合起來(lái)就是SE注意力模塊。
2023-05-18 10:23:344036 
計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的注意力機(jī)制 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的Attention 參考 注意力機(jī)制簡(jiǎn)介與分類 注意力機(jī)制（Attention Mechanism） 是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種數(shù)據(jù)處理方法，廣泛應(yīng)用
2023-05-22 09:46:031 本文簡(jiǎn)介了一種新的深度注意力算法，即深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Shrinkage Network）。從功能上講，深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是一種面向強(qiáng)噪聲或者高度冗余數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)方法
2023-05-24 16:28:230 ? 視覺(jué)注意力機(jī)制的各種模塊是個(gè)好東西，即插即用，可以添加到主流的對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割等模型的backbone與neck中，實(shí)現(xiàn)輕松漲點(diǎn)，本文使用OID數(shù)據(jù)集的2000多張數(shù)據(jù)，基于YOLOv5s
2023-06-02 14:52:352560 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力機(jī)制.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:11:030 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.5之多頭注意力.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:04:130 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.6之自注意力和位置編碼.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:05:220 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程16.5之自然語(yǔ)言推理：使用注意力.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:49:510 11.5。多頭注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:291279 
11.6. 自注意力和位置編碼? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:291690 
16.5。自然語(yǔ)言推理：使用注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:421319 
在整個(gè)注意力過(guò)程中，模型會(huì)學(xué)習(xí)了三個(gè)權(quán)重:查詢、鍵和值。查詢、鍵和值的思想來(lái)源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的思想。
2023-06-29 17:06:202078 
注意力機(jī)制的掩碼允許我們發(fā)送不同長(zhǎng)度的批次數(shù)據(jù)一次性的發(fā)送到transformer中。在代碼中是通過(guò)將所有序列填充到相同的長(zhǎng)度，然后使用“attention_mask”張量來(lái)識(shí)別哪些令牌是填充的來(lái)做到這一點(diǎn)，本文將詳細(xì)介紹這個(gè)掩碼的原理和機(jī)制。
2023-07-17 16:46:191448 
這兩款A(yù)I算力產(chǎn)品與服務(wù)針對(duì)的是算力中心的短期建設(shè)與中長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的需求。青云科技總裁林源表示，今天中國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)處在算力建設(shè)階段，大量的數(shù)據(jù)中心如雨后春筍般出現(xiàn)，這些建設(shè)者有地方政府、國(guó)資央企、地方AI集成商等。
2023-09-28 16:57:182791 
機(jī)電系統(tǒng)中的故障檢測(cè)對(duì)其可維護(hù)性和安全性至關(guān)重要。然而，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)變量往往具有復(fù)雜的聯(lián)系，很難表征它們的關(guān)系并提取有效的特征。本文開(kāi)發(fā)了一種基于因果路徑的層次圖卷積注意力網(wǎng)絡(luò)（HGCAN），以提高復(fù)雜
2024-11-12 09:52:441731 
ADHD是常見(jiàn)神經(jīng)行為障礙，癥狀包括注意力不集中、多動(dòng)和沖動(dòng)，兒童和青少年患病率為5%-7.2%，成人在1%-10%，男孩多于女孩，成年后部分癥狀會(huì)持續(xù)，引發(fā)多種并發(fā)癥，給個(gè)人、家庭和社會(huì)帶來(lái)
2025-04-22 19:49:56143 
HUIYING自然聽(tīng)覺(jué)注意力概述聽(tīng)覺(jué)注意力是大腦在復(fù)雜聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景中選擇相關(guān)信息、抑制無(wú)關(guān)信息的重要認(rèn)知功能。傳統(tǒng)研究多在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)使用笨重設(shè)備與人工刺激進(jìn)行，限制了其生態(tài)效度。本研究采用語(yǔ)音包絡(luò)跟蹤、被
2025-12-05 18:03:591577
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工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論