中國企業(yè)現(xiàn)在依然有機會建立自己的材料體系，形成自己的知識產(chǎn)權(quán)。中國企業(yè)進入這個領(lǐng)域的時間不長，出現(xiàn)上述問題也算正常。但在未來的發(fā)展過程中，材料體系的開發(fā)應(yīng)當(dāng)被提到
2012-09-11 09:56:44
1150 {:soso_e100:}
2012-07-24 08:35:58
什么是力傳感器？力傳感器主要由哪幾個部分組成？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中的應(yīng)用有哪些？
2021-07-28 07:01:39
深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)是深度殘差網(wǎng)絡(luò)的一種新的升級版本，其實是深度殘差網(wǎng)絡(luò)、注意力機制（參照Squeeze-and-Excitation Network，SENet）和軟閾值化的深度集成
2020-11-26 06:33:10
的產(chǎn)品都是通用的，大家也可以自己不斷尋找和嘗試新的方法，來加強對自己的注意力狀態(tài)的“控制感”，然后才能不斷提高對貓耳朵或者其他產(chǎn)品的“控制感”。這些產(chǎn)品本質(zhì)上都是生理參數(shù)檢測設(shè)備，所以檢測結(jié)果和設(shè)備
2015-04-22 21:36:10
項目計劃如下:利用帶電池的耳機式腦電檢測模塊讀出腦部注意力和放松度信號，加以無線方式傳出（NRF,藍牙，紅外），利用安芯一號單片機做終端，以某種方式接受無線信號，紅外或串口NRF等，將得到的腦部電壓
2013-10-17 15:46:36
畢設(shè)要求做一個注意力分配實驗設(shè)計。有些結(jié)構(gòu)完全想不明白。具體如何實現(xiàn)如下。一個大概5*5的燈組合，要求隨機亮。兩個聲音大小不同的音頻，要求隨機響，有大、小兩個選項。以上兩種需要記錄并計算錯誤率。體現(xiàn)在表格上。大家可不可以勞煩幫個忙，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
關(guān)鍵性的作用。2. 通過波束控制命中移動目標(biāo)許多的 AR/VR 系統(tǒng)都希望用戶有所動作 – 不僅僅是活動他們的頭部和雙手，還包括他們的雙腳，需要移動步伐。在系統(tǒng)的一端或兩端同時發(fā)生移動的過程中，傳輸發(fā)揮出
2018-11-30 14:05:35
影響FPGA設(shè)計周期生產(chǎn)力的最大因素是什么？如何提高FPGA設(shè)計生產(chǎn)力？
2021-05-06 09:26:04
第一、目標(biāo)清楚。品質(zhì)是為公司中長期目標(biāo)服務(wù)的，因此必須建立符合公司中長期利益的質(zhì)量目標(biāo)，在每時每刻，個人和部門的每個行為都必須符合公司中長期利益這個目標(biāo)。 第二、堅持原則。所謂原則，我個人的理解
2015-08-07 14:12:51
獨特的方法，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)明的是一個能夠吸引孩子們注意力的訓(xùn)練鬧鐘。這個鬧鐘以女孩兒們喜愛的卡通人物為模板，每當(dāng)?shù)搅怂X時間，這些卡通人物就會
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)測控制系統(tǒng)，做了很長時間了，實在沒思路，進展不下去，跪求大神們指點，能夠給我一個思路和方向。
2015-05-24 17:38:46
，通過HUD顯示，駕駛員在無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 放大器長期記憶的任何詳細信息。數(shù)據(jù)表說“專為低復(fù)雜性線性系統(tǒng)設(shè)計”。長期記憶是否不再是當(dāng)前幾代 GaN 器件的關(guān)注點？這是整個產(chǎn)品堆棧嗎？
2023-04-17 06:12:19
既可以借助食物來調(diào)養(yǎng)，又可以通過有效的技巧來訓(xùn)練?！ ∑綍r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。因為我們平時做事不僅要聽、看、記憶，有時還要記筆記，所以必須善于轉(zhuǎn)移和分配
2012-10-24 10:03:59
采用高強度合金材料，具有較強的抗強力碰撞和沖擊能力，多道防震結(jié)構(gòu)和表面噴涂處理，可在車間、路基、路軌等高頻震動和潮濕、高溫環(huán)境中長期穩(wěn)定工作。
2020-04-07 09:00:27
基于心電反饋的注意力缺陷多動障礙矯正儀設(shè)計
0 引言
注意力缺陷多動障礙(Attention Deficit Hy-peractivity Disorder，簡稱ADHD)是兒童和青少年常見的行為問題之一
2009-12-09 10:12:331276 
基于心電反饋的注意力缺陷多動障礙矯正儀設(shè)計
0 引言
注意力缺陷多動障礙(Attention Deficit Hy-peractivity Disorder，簡稱ADHD)是兒童和青少年常見的行為問題
2009-12-10 10:17:59631 
中長期負荷預(yù)測受大量不確定性因素的影響，如何在預(yù)測模型中綜合考慮各種誤差的影響，對預(yù)測準(zhǔn)確性至關(guān)重要。通過一種客觀賦權(quán)的熵權(quán)法來進行電力負荷預(yù)測，有效克服了加權(quán)組
2011-05-28 14:51:22
17 工信部已經(jīng)牽頭編制《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》，其中明確了到2025年，新能源汽車銷量占總銷量的比例達到20%以上。但不少專家認(rèn)為，企業(yè)違規(guī)“騙補”屬于監(jiān)管問題，補貼還不能夠馬上撤出。
2017-01-20 11:40:441314 中長期負荷預(yù)測協(xié)調(diào)思路_胡強
2017-03-19 11:41:510 研究發(fā)現(xiàn)，若看完圖片受到電刺激，受測者認(rèn)出圖片的機率平均提高10%，由此可見，杏仁核確實有助于把短期記憶轉(zhuǎn)為長期記憶。值得注意的是，電刺激的記憶加強效果只會在隔天見效，當(dāng)天并沒有立即效果。
2017-12-29 13:14:261729 大腦如何長期存儲記憶一直是神經(jīng)科學(xué)家的一個永恒的謎團。在一項新研究中，來自挪威奧斯陸大學(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)中長期細胞外基質(zhì)分子對于長期記憶是必不可少的。
2018-01-13 09:10:463006 
摘要本文提出一種基于注意力機制的用戶異構(gòu)行為序列的建?？蚣?，并將其應(yīng)用到推薦場景中。
2018-01-25 17:59:144457 
發(fā)電機過勵磁限制器和有載調(diào)壓變壓器等慢速動態(tài)元件的動態(tài)特性是受端電網(wǎng)中長期動態(tài)穩(wěn)定水平的關(guān)鍵影響因素。以環(huán)狀分區(qū)運行的特大型城市電網(wǎng)為研究對象，分析了中長期過程中慢動態(tài)元件動作對系統(tǒng)運行點在系統(tǒng)動態(tài)
2018-01-31 13:55:377 AR/VR作為炫酷的新媒介技術(shù)，不僅能帶來全新的信息呈現(xiàn)方式，還能帶來更多有趣的互動體驗，具備巨大的營銷傳播價值。 目前精準(zhǔn)營銷廣告，信息流廣告方興未艾，AR/VR營銷已經(jīng)開始爭奪用戶的注意力。
2018-06-08 16:30:001032 
中長期規(guī)劃---螺旋式上升方式修改完善職業(yè)之路 一、中長期職業(yè)發(fā)展的自我準(zhǔn)備 1、心態(tài)上隨時做好準(zhǔn)備 機會是給有準(zhǔn)備的人的------有準(zhǔn)備是你在做準(zhǔn)備的過程中讓別人認(rèn)為你有準(zhǔn)備！別人是包括你現(xiàn)在
2018-04-09 09:54:003829 。最常見的辦法是在那些容易生銹的部件上涂上防銹劑。當(dāng)然，必須減少風(fēng)機在日光下曝曬，不可在潮濕的空氣中長期擱置。二、在北方地區(qū)，冬季溫度較低，若是安放風(fēng)機的車間或者風(fēng)機運行的環(huán)境不佳時，必須注意風(fēng)機的防凍
2018-05-07 14:51:16346 如果按照吉利汽車對帝豪系列規(guī)劃年銷百萬輛的規(guī)模來看，該公司旗下目前還擁有遠景系列，以及“博”字輩可能衍生另外兩個系列，未來中長期目標(biāo)可能也將鎖定在百萬量級；如果加上領(lǐng)克品牌，吉利中長期目標(biāo)可能將達到400萬～500萬輛左右。在吉利汽車20200戰(zhàn)略框架外，吉利汽車顯然已經(jīng)在為之后的五年做規(guī)劃。
2018-08-02 08:44:002656 然而，在基于梯度的學(xué)習(xí)框架（如深度學(xué)習(xí)）中存在一個關(guān)鍵的缺點：因為選擇要處理的信息的過程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機制中來支持基于梯度的優(yōu)化。目前研究人員正在努力來解決視覺注意力、文本注意力，乃至更廣泛的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的這一缺點，這一領(lǐng)域的研究仍然非?；钴S。
2018-08-10 08:44:055987 同時我們還將完整的GAN結(jié)構(gòu)和我們網(wǎng)絡(luò)的部分相對比：A表示只有自動編碼器，沒有注意力地圖；A+D表示沒有注意力自動編碼器，也沒有注意力判別器；A+AD表示沒有注意力自動編碼器，但是有注意力判別器；AA+AD表示既有注意力自動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 09:22:544677 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，處理一張大圖的時候，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算量隨著圖片像素的增加而線性增加。如果參考人的視覺，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，每次只對提取的區(qū)域進行處理
2018-10-22 08:58:001494 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)期最慢后年也會步入商業(yè)應(yīng)用階段，5G基地臺、手機對電子業(yè)衍生龐大需求，對MLCC產(chǎn)業(yè)來說，5G也是中長期需求所在。
2018-12-01 10:49:504324 。從“記憶計劃”走出的每位學(xué)習(xí)者，學(xué)習(xí)興趣明顯增強，注意力高度集中，想象力更加豐富，成績顯著提高，有的學(xué)員用一周的時間背完整個學(xué)期的英語單詞，輕松記憶歷史年代，地理概況，古文古詩詞，看兩遍就可以背誦
2018-12-21 16:00:51219 本文深入淺出地介紹了近些年的自然語言中的注意力機制包括從起源、變體到評價指標(biāo)方面。
2019-01-25 16:51:176045 
，我們對中長期前景保持樂觀。我們戰(zhàn)略市場醞釀中的設(shè)計導(dǎo)入量產(chǎn)增長勢頭強勁，我們與客戶的互動也在加強，而我們的競爭地位正在顯著提高。盡管我們對中長期前景充滿信心，但我們意識到宏觀經(jīng)濟放緩，正審慎管理我們的業(yè)務(wù)，以調(diào)整應(yīng)對不斷變化的需求環(huán)境。”
2019-02-12 11:04:432512 
注意力機制越發(fā)頻繁的出現(xiàn)在文獻中，因此對注意力機制的學(xué)習(xí)、掌握與應(yīng)用顯得十分重要。本文便對注意力機制做了較為全面的綜述。
2019-02-17 09:18:223587 簡而言之，深度學(xué)習(xí)中的注意力機制可以被廣義地定義為一個描述重要性的權(quán)重向量：通過這個權(quán)重向量為了預(yù)測或者推斷一個元素，比如圖像中的某個像素或句子中的某個單詞，我們使用注意力向量定量地估計出目標(biāo)元素與其他元素之間具有多么強烈的相關(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 09:49:3940189 屬性情感分析是細粒度的情感分類任務(wù)。針對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無法準(zhǔn)確構(gòu)建屬性情感特征的問題，提出了一種融合多注意力和屬性上下文的長短時記憶（LSTM-MATT-AC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在雙向長短時記憶
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)中長期需求看增，計劃投資約140億日圓在旗下野洲事業(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)計會在2019年7月動工、2020年11月完工。
2019-07-11 10:08:0611087 該座MLCC材料新廠預(yù)計會在2019年7月動工、2020年11月完工。
2019-07-11 11:37:492760 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變換器音樂的原始表征音樂的語言模型音樂生成示例音樂中的自相
2019-07-19 14:40:292954 
5G終于來了，這是第一代在設(shè)計時考慮了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并將在中長期產(chǎn)生重大影響。
2019-08-27 14:11:26670 注意力是人們溝通時大腦做出反應(yīng)的必要前提——如果人們沒有記住品牌信息，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，即使為此花費大量時間、財力和資源。
2019-09-07 09:26:212326 現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過優(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間。
2020-03-01 20:44:282935 IBM Services發(fā)布中國專家洞察報告，助力企業(yè)應(yīng)對當(dāng)前及中長期挑戰(zhàn)。
2020-03-06 13:58:433094 目前注意力機制已是深度學(xué)習(xí)里的大殺器，無論是圖像處理、語音識別還是自然語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 09:37:401126 自注意力網(wǎng)絡(luò)(SANs)在許多自然語言處理任務(wù)中取得顯著的成功，其中包括機器翻譯、自然語言推理以及語義角色標(biāo)注任務(wù)。
2020-08-31 10:45:024670 
行人屬性識別易受視角、尺度和光照等非理想自然條件變化的影響，且某些細粒度屬性識別難度較大。為此，提出一種多級注意力跳躍連接網(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 情感分析是自然語言處理領(lǐng)域的一個重要分支，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制的深度學(xué)習(xí)模型AT-
2021-03-17 09:53:0912 針對當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下文本推薦不精確的問題，對文本數(shù)據(jù)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)2種異質(zhì)數(shù)據(jù)進行融合，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。使用句子級的分布記憶模型和實體關(guān)系
2021-03-19 14:50:049 目前多數(shù)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像超分辨率重建的方法忽視對自然圖像固有屬性的捕捉，并且僅在單一尺度下提取特征。針對該問題，提出一種基于注意力機制和多尺度特征融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用注意力機制融合圖像
2021-03-22 11:18:0516 ，提岀一種基于注意力機制的狹小空間人群擁擠度分析方法，旨在量化人群，通過卷積神經(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)計一個注意力模塊作為網(wǎng)絡(luò)的前端，通過生成對應(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 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)圖像識別方法通常依賴于人工設(shè)計的特征，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率較低。針對該問題，提岀一種基于空間注意力機制與通道注意力機制的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識別方法。將化學(xué)結(jié)構(gòu)識別視為
2021-03-22 15:20:547 信息與問題關(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模型分別對問題和候選答案進行語義表示;然后采用問題的關(guān)鍵信息，包括問題類型和問題中心詞，利用注意力機制對候選答案集合進行信息增強，篩選?opK個候
2021-03-24 11:17:098 單獨建模的問題，提岀了一種基于雙向長短期記憶神經(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 BILSTM對目標(biāo)和上下文分別進行建模，獲得目標(biāo)和上下文的隱藏表示，提取其中的語義信息。接下來利用交互注意模塊
2021-03-24 17:18:4628 在自然語言處理任務(wù)中使用注意力機制可準(zhǔn)確衡量單詞重要度。為此，提出一種注意力增強的自然語言推理模型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 針對現(xiàn)有文本情感分析方法存在的無法高效捕捉相關(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制學(xué)習(xí)序列
2021-03-25 15:16:396 結(jié)合英文幽默語言學(xué)特征，提出基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ PFSHAN）進行幽默識別。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信息的語義形式，分別采用卷積
2021-03-26 15:38:1514 識別模型。在音頻模態(tài)中加人頻率注意力機制學(xué)習(xí)頻域上下文信息，利用多模態(tài)注意力機制將視頻特征與音頻特征進行融合，依據(jù)改進的損失函數(shù)對模態(tài)缺失問題進行優(yōu)化，提高模型的魯棒性以及情感識別的性能。在公開數(shù)據(jù)集上的實
2021-04-01 11:20:518 基于注意力機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提高模型性能
2021-04-07 11:35:292 置預(yù)測的影響權(quán)重不同，以及長期的歷史信息會來帶維數(shù)災(zāi)難等，移動對象的位置預(yù)測面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。針對這些挑戰(zhàn)，在分析現(xiàn)有預(yù)測算法的不足的基礎(chǔ)上，提出了一種長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和注意力（ Attention）機制相結(jié)合的機器學(xué)習(xí)模型
2021-04-08 13:51:397 在協(xié)同過濾算法中，基于評分?jǐn)?shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展，但評分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏性問題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對此問題，提出一種聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法（ RHAOR）。采用兩個并行
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)確性并降低對工標(biāo)注的依賴，提出了基于注意力機制和本體的遠程監(jiān)督關(guān)系抽取模型（ APCNNS+OR）。該模型分為特征工程提取
2021-04-12 14:30:5314 針對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題。提出一種結(jié)合注意力機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度，較好地編碼上下文并從中提取關(guān)鍵信息對于情感分類任務(wù)而言非常重要。為此，提出一種基于情感評分的分層注意力網(wǎng)絡(luò)框架，以對文本情感進行有效分類。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?對不必要的特征進行抑制，提高視網(wǎng)膜血管圖像的分割精度。在
2021-05-24 15:45:4911 針對傳統(tǒng)語義分割網(wǎng)絡(luò)速度慢、精度低的問題，提出一種基于密集層和注意力機制的快速場景語義分割方法。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)
2021-05-24 15:48:336 在信息抽取過程中，無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)系可通過分析當(dāng)前語境下的指代部分、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行判斷。為此，構(gòu)建一個多層注意力機制模型
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不同方面情感極性時難以準(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 基于注意力機制等的社交網(wǎng)絡(luò)熱度預(yù)測模型
2021-06-07 15:12:2414 基于多通道自注意力機制的電子病歷架構(gòu)
2021-06-24 16:19:3075 基于注意力機制的跨域服裝檢索方法綜述
2021-06-27 10:33:242 基于注意力機制的新聞文本分類模型
2021-06-27 15:32:3229 基于非對稱注意力機制殘差網(wǎng)絡(luò)的圖像檢測
2021-07-05 15:29:138 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 09:39:171082 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分市場的增長勢頭依然存在。此外，從中長期來看，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)的長期模式優(yōu)化和利潤恢復(fù)。
2022-08-30 11:57:24601 通過引入像素注意力，PAN在大幅降低參數(shù)量的同時取得了非常優(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，為進一步的探索提供了一個非常好的基線。
2022-10-27 13:55:23718 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型bert（DABERT，Dual Attention Enhanced BERT ），用來提高捕捉句子對中細微差異的能力，包括兩個模塊
2022-11-11 16:04:181102 從中長期看，中國新能源汽車行業(yè)、可再生能源轉(zhuǎn)型和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等對于投資者依然具有吸引力。 全球金融服務(wù)機構(gòu)瑞信表示，從中長期看，中國新能源汽車行業(yè)、可再生能源轉(zhuǎn)型和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等對于
2022-11-15 10:48:36672 從中長期來看，ChatGPT的火爆以及中國版ChatGPT的陸續(xù)推出，對通用GPU有著巨大的需求。
2023-03-03 14:21:29454 SE注意力模塊的全稱是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze實現(xiàn)全局信息嵌入、Excitation實現(xiàn)自適應(yīng)權(quán)重矯正，合起來就是SE注意力模塊。
2023-05-18 10:23:341746 
計算機視覺中的注意力機制 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的Attention 參考 注意力機制簡介與分類 注意力機制（Attention Mechanism） 是機器學(xué)習(xí)中的一種數(shù)據(jù)處理方法，廣泛應(yīng)用
2023-05-22 09:46:030 本文簡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 ? 視覺注意力機制的各種模塊是個好東西，即插即用，可以添加到主流的對象檢測、實例分割等模型的backbone與neck中，實現(xiàn)輕松漲點，本文使用OID數(shù)據(jù)集的2000多張數(shù)據(jù)，基于YOLOv5s
2023-06-02 14:52:35841 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程11.4之Bahdanau注意力機制.pdf》資料免費下載
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之自然語言推理：使用注意力.pdf》資料免費下載
2023-06-05 10:49:510 11.5。多頭注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:29329 
11.6. 自注意力和位置編碼? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:29953 
16.5。自然語言推理：使用注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab
2023-06-05 15:44:42302 
在整個注意力過程中，模型會學(xué)習(xí)了三個權(quán)重:查詢、鍵和值。查詢、鍵和值的思想來源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫查詢的思想。
2023-06-29 17:06:20690 
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