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2701.

在虚拟现实中,增加头部旋转增益,可显著提高用户的探索效率。由于空间限制,用户常需进行大幅头部旋转以观察整个场景,这会在一定程度上牺牲舒适性。应用头部旋转增益能够在小幅旋转头部的前提下实现虚拟场景的大角度旋转,使用户能更轻松地观察整个场景。在虚拟现实场景探索过程中,用户经常需要抬头… … 相似文献

2702.

注意力机制的引入使得主干网能够学习更具区分性的特征表示。然而;为了控制注意力的复杂度;传统的注意力机制采用的通道降维或减少通道数而增加批量大小的策略会导致过度减少通道数和损失重要特征信息的问题。为解决这一问题;提出通道重洗注意力（CSA）模块。首先;利用分组卷积学习注意力权重;以… … 相似文献

2703.

针对小样本学习模型在数据域存在偏移时分类准确度不高的问题,提出一种基于关系网络和ViT(Vision Transformer)的跨域小样本图像分类模型ReViT (Relation ViT)。首先,引入ViT作为特征提取器,并使用经过预训练的深层神经网络解决浅层神经网络的特征表达… … 相似文献

2704.

对存储在云服务器上的数据进行周期性的审计,是确保存储在云上数据的安全性和完整性的核心策略,它可以有效识别和应对可能存在的数据篡改或丢失的风险。然而传统的公共审计方案存在证书管理问题或密钥托管等问题,进而在数据的查询和动态修改过程中存在隐私泄露问题;此外,随着量子计算技术的不断发展… … 相似文献

2705.

2706.

针对中药材粉末的显微图像中含有大量细微特征和背景干扰因素导致的同一类药材的变化过大（类内差异大）和多种药材之间特征过于相似（类间差异小）的问题;提出一种多尺度2D-Adaboost算法。首先;构建一个全局?局部特征融合的主干网络架构;以更好地提取多尺度特征;该架构通过结合Tran… … 相似文献

2707.

医学场景下的数据集通常呈现长尾分布的特点,这种不平衡性可能导致模型偏向头部类,而对尾部类的识别性能较差,从而影响模型的准确性。常见的解决方法是对原始数据进行数据增强,使其具备平衡分布的特点,但增强后的尾部类样本质量往往不佳,没有真正改善尾部类的分类精度。针对此问题,提出一种大选择… … 相似文献

2708.

自监督对比学习通过数据增广视图间的对比已被证明能习得好的特征表征;继而通过微调完成下游（分类）任务;因此得到广泛应用。心电图（ECG）作为非侵入、低风险和低成本的心血管疾病常用信号源;其分类有助于早期预防和精确治疗心率失常等。然而现有针对ECG表征学习的大多数方法仅通过对样本进行… … 相似文献

2709.

GEMV(通用矩阵-向量乘法函数)是BLAS(基础线性代数子程序)算法库的核心组成部分,广泛用于计算机科学、工程计算和数学计算等领域。当前,随着国产Hygon DCU版本的不断迭代升级,Hygon DCU与传统GPU生产商之间也存在一定的竞争优势;随着GEMV应用领域的不断扩大,… … 相似文献

2710.

《电子学报》2025,53(4):1293-1307

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