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, 2021 在计算机视觉的领域中,深度学习的技术应用得越来越广泛,基于深度学习行人跟踪在计算机视觉领域中具有重要的研究价值。近年来,大量的研究在基于孪生神经网络在目标跟踪领域的研究成为重点。1相关介绍在科研领域中,计算机视觉是其研究的重点领域,随着科学的进步,计算机视觉追踪被应用非常广泛,如企业、军事和自动驾驶等对目标的准确追踪有越来越高的要求。近几年,目标跟踪算法是根据相关的滤波框架进行应用,
秦丽娟, 蒋玉玲
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基于深度学习的地震事件分类：数据表示方法与模型架构的性能对比研究
Dizhen xuebao深度学习方法在地震事件分类方面具有显著的优势，然而，其中数据表示方法和信噪比对模型性能的影响尚不清楚。本文使用不同信噪比条件下的波形图和频谱图输入来评估四种卷积神经网络架构（ResNet18，VGG16，DenseNet121和Inception V3）的分类性能。结果显示，与波形图相比，使用频谱图输入通常会产生更好的分类性能（F1分数高达0.949 1±0.004 7），但在高信噪比条件下，波形图的分类性能更优（F1分数高达0.974 9±0.014 5），表明数据表示策略应根据信号质量进行调整 ...
Yusheng Zhang +3 more
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Research and application progress in deep learning in otology. [PDF]
Zhong Nan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Mao S +5 more
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, 2005 随着对第二语言习得的深入研究,人们意识到学习者本人是语言学习的内因。通过以广西民族学院非英语专业学生为调查对象,采用问卷和面谈等研究工具,着重调查和分析民族地区大学生英语学习的兴趣、动机、态度和影响其英语学习好坏的主要因素,以及大学英语四、六级考试对他们的心理影响;并从培养学生的学习兴趣入手 ...
周洁
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, 2020 本发明涉及一种基于雪模型和深度学习融合的图像去雪算法。针对雪天气影响共融机器人视觉系统鲁棒性的问题，首先根据雪的成像过程推导了一个简化的雪模型，然后设计了一个基于该模型的图像深度去雪网络，该网络由雪花检测子网络和去除子网络串联组成。雪花检测子网络采用了残差学习网络，该网络可以准确地学习雪图像和无雪图像之间的差异。去雪子网络采用了密集连接的U网络。它一方面利用U‑net保留背景的细节信息，另一方面利用DenseNet将低层特征复用到高层的特点来提高去雪的准确度 ...
田建东, 尹赫, 唐延东, 李鹏越
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Shuitu Baochi Xuebao[目的] 水土保持措施类型及其配置模式复杂繁多,准确识别与精细化提取水土保持措施详细配置信息是获取水土保持措施因子值的基础。[方法] 水土保持措施信息获取方式主要有传统的野外调查、卫星遥感影像和无人机近景摄影等,其识别与提取方法主要包括目视解译、传统的机器学习、面向对象分类方法及深度学习模型。通过梳理国内外水土保持措施识别与提取方法的研究成果,总结存在的不足并提出研究展望。[结果] 在语义分割中未来的特征融合与多模态学习、弱监督与半监督学习、集成学习和元学习等均可被运用到水土保持措施提取中。[结论 ...
田培, 任益伶, 陈妍
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[Review on ultrasonographic diagnosis of thyroid diseases based on deep learning]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2023 Qi F, Qiu M, Wei G.
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[Advances in heart failure clinical research based on deep learning]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2023 Lei Y, Liu S, Wu Y, Li C, Liu J.
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, 2005 目的了解儿童在SARS时期的学习适应.方法通过电话访谈法个别测查了小学三年级、小学五年级、初一年级、高一年级共96名儿童,对访谈结果进行了分析.结果(1)SARS流行期学生每日平均学习时间为302.55min,占全部活动时间的60%以上;(2)在所有资源中,传播"空中课堂"的媒介"电视"是SARS流行期学习最不可缺少的工具(33.0%);(3)SARS流行期,儿童采用了多种学习方式,"完成自学"为使用人次最多的.结论(1 ...
陆小英, 方格
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