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6361.
一种约束增强的RDFS本体的模式验证方法
约束增强的RDFS(RDFS(c))本体克服了RDFS描述约束能力欠缺的缺点,然而约束机制的引入给本体验证问题带来了挑战.文中提出了一种面向RDFS(c)本体的、支持可判定性推断的模式验证方法.该方法对约束之间的依赖关系进行解析.首先,将RDFS(c)模式转化为一阶谓词逻辑表达式… …
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脑电情感识别中多上下文向量优化的卷积递归神经网络
目前的脑电(EEG)情感识别模型忽略了不同时段情感状态的差异性,未能强化关键的情感信息.针对上述问题,提出一种多上下文向量优化的卷积递归神经网络(CR-MCV).首先构造脑电信号的特征矩阵序列,通过卷积神经网络(CNN)学习多通道脑电的空间特征;然后利用基于多头注意力的递归神经网… …
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基于特征重要性的深度学习自动调度优化研究
随着深度学习和硬件架构的快速发展,模型和硬件架构的多样性导致采用手工优化方式实现深度学习模型的高性能部署面临严峻的挑战,因此现有的AI编译器框架通常采用自动调度的方法来实现这一过程.但是已有的TVM自动调度优化方法中存在着代价模型数据集不平衡以及调度时间过长的问题,为了解决这些问… …
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基于多尺度聚合和共享注意力的注视估计模型
注视估计是从人脸图像中估计3D注视方向的方法,其中与注视直接相关的眼睛细节信息在人脸图像中集中且对注视估计具有显著影响.然而现有的注视估计模型忽略了小尺度的眼睛细节,且容易被图像特征中与注视无关的信息淹没.为此,提出一种基于多尺度聚合和共享注意力的模型以增强特征的表达能力.首先,… …
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一种基于强化学习的自适应多邻域人工蜂群算法
邻域拓扑是提高人工蜂群算法性能的一种有效手段.然而,现有相关工作主要是在种群层次上实现了单一邻域拓扑,这种方式忽略了不同类型的邻域拓扑能优势互补,使得算法性能还有一定局限性.为此,本文结合强化学习,提出在个体层次上实现多邻域拓扑.将种群中的个体视作智能体,设计了基于邻域拓扑的状态… …
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基于密集残差物理信息神经网络的各向异性旅行时计算方法
针对目前利用物理信息神经网络计算旅行时只是应用在各向同性介质上、在远离震源时误差较大和效率低等问题,而有限差分法、试射法和弯曲法等方法在多震源、高密度网格上计算成本高等问题,提出一种密集残差物理信息神经网络计算各向异性介质旅行时的方法.首先推导了各向异性因式分解后的程函方程作为损… …
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基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法研究
深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用.深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务.同一场景下的RGB图像分辨率高… …
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融合Dead-ends和离线监督Actor-Critic的动态治疗策略生成模型
强化学习对数学模型依赖性低,利用经验便于架构和优化模型,非常适合用于动态治疗策略学习.但现有研究仍存在以下问题:1)学习策略最优性的同时未考虑风险,导致学到的策略存在一定的风险;2)忽略了分布偏移问题,导致学到的策略与医生策略完全不同;3)忽略患者的历史观测数据和治疗史,从而不能… …
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面向机器阅读理解的边界感知方法
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基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法
事件抽取是一项重要的信息抽取任务,现有的事件抽取方法大多假设一个句子中仅出现一个事件,然而,在真实的场景下,重叠事件是难以避免的.文中提出了一种基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法.该方法设计了基于token数目逐层递增和逐层递减的策略,对不同语言粒度的片段进行表示,在此… …
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基于对比学习的多兴趣感知序列推荐系统
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基于改进循环池化网络的核电装备质量文本分类模型
核电装备质量文本描述了核电装备在设计、采购、施工和调试阶段出现的质量缺陷等问题.由于不同阶段质量事件的发生频率不同,且同一装备对应不同阶段的质量文本中存在相同的关键词和相似的表述形式,针对类型数量不均衡和语义描述耦合的质量文本分类问题,提出一种融合正则反馈焦点损失函数的改进循环池… …
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基于并行异构图和序列注意力机制的中文实体关系抽取模型
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