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基于多轴注意力双通道神经网络模型的食草动物粪便分析方法

open access: yes野生动物学报, 2023
针对使用粪便显微分析法时对食草动物粪便中植物表皮细胞人工分类困难且效率低的问题,提出一种基于多轴注意力的双通道神经网络分类方法,用于自动识别显微镜下食草动物粪便中残留的植物表皮细胞种类。首先,获取粪便中残留的植物表皮细胞图像,作为神经网络模型的输入;引入多轴注意力机制提高网络特征提取能力,同时降低注意力导致的计算复杂度;构建局部和全局通道,提高网络对植物表皮细胞图像信息的获取能力;最后将2个通道提取的特征进行融合,完成对植物种类的识别。此外,应用移动倒置瓶颈卷积(MBConv)模块进行模型的轻量化处理 ...
马光凯   +4 more
doaj  

卷积神经网络模型在儿科疾病预测中的应用 [PDF]

open access: yes, 2018
目的:针对儿童看病需求量大导致的儿科诊疗服务效率和准确率偏低等问题,利用自然语言处理和深度学习技术,从儿科历史病历数据中自动\"学习\"专家医生诊断模式,形成智能辅助诊断模型,从而对新的儿科病历数据输出疾病诊断决策。结果:基于深度卷积神经网络的七分类疾病智能诊断模型的正确率为84.26%,F1-score为84.33%,基本达到可投入实际应用的级别。结论:智能诊断决策作为预诊信息提供给医生进行确诊参考,对提升医生诊断速度效果明显。国家自然科学基金面上项目(编号:71571056 ...
何霆   +6 more
core  

Convolutional neural network model over encrypted data based on functional encryption [PDF]

open access: yes
Currently, homomorphic encryption, secure multi-party computation, and other encryption schemes are used to protect the privacy of sensitive data in outsourced convolutional neural network (CNN) models.However, the computational and communication ...
Chen WANG, Jian XU, Jiarun LI
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一种多层特征融合的人脸检测方法 [PDF]

open access: yes, 2018
由于姿态、光照、尺度等原因,卷积神经网络需要学习出具有强判别力的特征才能应对复杂场景下的人脸检测问题。受卷积神经网络中特定特征层感受野大小限制,单独一层的特征无法应对多姿态多尺度的人脸,为此提出了串联不同大小感受野的多层特征融合方法用于检测多元化的人脸;同时,通过引入加权降低得分的方法,改进了目前常用的非极大值抑制算法,用于处理由于遮挡造成的相邻人脸的漏检问题。在FDDB和WiderFace两个数据集上的实验结果显示,文中提出的多层特征融合方法能显著提升检测结果 ...
李绍滋, 王成济, 罗志明, 钟准
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基于改进Mask R-CNN强风沙环境绝缘子识别

open access: yesDianci bileiqi, 2022
由于许多输电线路处于强风沙区域,其对绝缘子的破坏尤为严重,因此对输电线路绝缘子进行检测无疑是重中之重。笔者针对现阶段强风沙环境下基于深度学习的球机远程检测精确度不高的问题进行了研究。为提高强风沙环境下绝缘子检测的精确度,提出一种基于卷积神经网络的Ms-Net绝缘子目标识别算法。Ms-Net网络为提高目标检测精确度以及缩短训练时间,将Mask R-CNN的101层卷积层改进为56层,并且在特征提取的第2至第5阶段的每个残差块前引入基于注意力机制的挤压与激励网络(SENet)结构 ...
金维旭   +4 more
doaj  

AAT model based channel estimation for mmWave massive MIMO systems [PDF]

open access: yes
To solve the problems of temporal correlation and susceptibility to noise in millimeter wave massive MIMO channels, which result in decreased channel estimation accuracy, a novel channel estimation method based on an improved temporal convolutional ...
Liya HUANG   +4 more
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基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测 [PDF]

open access: yes全球能源互联网
分布式屋顶光伏地理位置分散,受地理环境遮挡和多种气象因素影响,导致光伏出力特性存在差异,给变电站级分布式屋顶光伏日前功率预测造成挑战。针对上述问题,提出了一种基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测方法。首先,基于动态时间规整算法计算分布式光伏用户出力特性间的相似度,并基于凝聚层次聚类法将其划分成若干类;然后,利用自主注意力网络学习各时间步间的时序关联特性,通道卷积注意力机制学习多特征变量间的相关性,构建日前功率预测模型;最后,将每一类日前预测结果相加,实现变电站级日前功率预测 ...
王光华   +5 more
doaj   +1 more source

Zonal prediction of the heights of water-conducting fracture zones under varying overburden types in North China-type coalfields [PDF]

open access: yes
BackgroundThe gradual increase in the exploitation depth and intensity of coal resources in the North China-type coalfields has caused problems such as overburden movement and damage, as well as fracture evolution.
Dongjing XU   +6 more
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基于栈自编码器的图像分类器 [PDF]

open access: yes, 2018
图像分类问题包含两个重要的部分:特征提取器和分类器.多年来研究人员一直将精力投入到特征表示中,对于分类器却仅进行局部调参.基于一个性能优异的分类器与特征表示对图像分类系统同等重要的思想,提出了基于卷积特征的栈自编码器(stacked autoencoder on convolutional feature maps,SACF)的分类系统,并在数据集CUB-200和VGGflower上进行了实验,对比了SACF与基于卷积特征和多层感知机的卷积神经网络(CNN)分类系统的分类效果 ...
曹冬林   +4 more
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基于信息量和卷积神经网络的黄土高原滑坡易发性评价

open access: yesEarth Science-Journal of China University of Geosciences, 2023
Jia-xu Kong   +9 more
semanticscholar   +1 more source

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