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为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题，本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码......

车辆重识别指的是给定一辆车的一张图像,根据车辆的外观信息在车辆图像库中检索出在不同摄像头拍摄的同一车辆的所有图像。由于同......

微博作为参与者多、信息量大的社交平台,对其数据做情感整理工作,将会对网络安全管控起到关键性作用,情感分析就是处理这种任务的......

立足制造本质,大力推进制造业与智能技术的结合发展,对推动制造业的技术升级与优化发展具有重要意义。铣削刀具作为机械加工的重要......

针对现有的异常检测算法无法同时捕捉广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B）报文序列中的长程依赖......

计算机辅助诊断技术在临床实践中具有广泛应用,医学图像分割是其中一个关键步骤。其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的目标分......

自动车牌识别（Automatic License Plate Recognition,ALPR）系统在智能交通中有着举足轻重的作用,精度和速度一直是评判系统性能最重......

随着图像数字化的快速发展,图像修复技术的学术研究得到了越来越多的关注。成熟的图像修复技术具有重要的应用价值意义,它可用于老......

随着互联网的发展和普及,由用户创造的内容在线上内容中的占比不断增长。以用户评论为例,不少网民在观看影片后会发布影评,在电商......

【目的】健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数，对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义，为了获得准确可靠的健康状态估计结果......

近年来深度学习在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）等单模态领域都取得了十分优异的性能.随着技术的发展,多模态学习的重要性和必要......

针对现有胸部X线影像和诊断报告跨模态方法重点聚焦全局信息对齐，忽视影像和诊断报告之间的细粒度语义关联，导致检索精度低、匹配度......

随着学术论文的爆发式增长,预测论文的引用次数可以帮助学者提前发现更具影响力的论文,具有一定的实际应用价值,因此如何构建有效......

无人机在目标跟踪过程中存在运动模糊、摄像机运动、视角变化等问题，同时无人机机载设备算力有限导致一些耗时的先进算法无法部署。......

为了提高推力球轴承表面缺陷检测的精确率和召回率，增强模型抗干扰能力，提出自动提取检测区域预处理和改进Transformer中的多头自注......

近年来,基于AI技术的自适应学习在提高学习效率、降低学习时间以及促进教育公平等方面发挥了重要的作用,已经成为了教育领域的研究......

跳频技术是扩频通信中的一种,通信过程中信号频率会在一个相对较宽的频带中随机跳变,从而可避免被敌方干扰和截获,且由于其保密性......

细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性，为了更好地学习细粒度图像的潜在特征，该算法将知......

情感交流是人们日常生活不可缺少的活动,情绪在人与人的交流中发挥着重要作用,情绪识别是情绪研究中的重要一环。目前,情绪识别已......

短期电力负荷预测作为电力系统的基本组成，能够指导电力公司制定经济合理的生产调度计划。由于电力负荷数据的时序特性和非线性特性......

近几年,随着软件规模迅速扩大和软件更新频率不断加快,程序开发者面临愈来愈大的开发与维护压力。在软件开发与维护过程中,快速理......

针对基于张量积小波的去雨方法无法捕获所有方向的高频雨纹的问题，提出基于不可分提升小波的双U-Former网络（DUFN）。首先，DUFN利用各向......

RNA是基因表达的关键,负责细胞中的多种催化和调节机制。了解RNA功能的一个重要步骤是确定其结构,因此二级结构分析的意义在于它可......

虽然血细胞分析仪已广泛应用于医院中，但人工镜检仍是白细胞检测的“金标准”。本文提出了一种基于DETR的Transformer结构的深度学......

遥感影像中的建筑物提取是一项具有挑战性的任务。近年来，众多基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的深度学习建筑物......

基于深度学习的多视角立体几何（MVS）旨在通过多个视图重建出稠密的3维场景。然而现有的方法通常设计复杂的2D网络模块来学习代价体聚......

基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为更好地提升对......

结直肠癌是由结直肠腺瘤性息肉引起的,结直肠癌的产生与结直肠息肉的存在有着密切的联系。临床的结肠镜筛查可以有效地检测出息肉,......

为有效地提取情绪相关的特征，提出了基于特征融合Transformer的语音情感识别模型。Transformer编码器能够区分与情绪最相关的特征，声......

随着计算机与人工智能技术的快速发展,机器人已经被广泛的应用于装配、分拣等工作场景,逐渐改变了以人为主的机械式流水线工作模式......

提出一种基于深度学习方法的轮毂焊缝实时检测定位方法，设计轮毂焊缝视觉检测硬件平台，阐述多规格轮毂焊缝的检测定位原理，细述基于卷......

自然语言处理（NLP）研究从早期基于规则的方法转向基于特征分析的机器学习,再转向无需事先进行特征抽取的深度学习,发展很快,但因其需......

盲道和盲道障碍物是影响盲人出行安全的重要因素，现有算法只对盲道分割和盲道障碍物检测单独处理，效率偏低、计算量偏高。针对上述问......

图像特征提取是当前计算机视觉领域的重要技术之一,很大程度上决定着许多视觉任务的精度与速度。随着大数据时代的发展,海量的图像......

目的 提出一种基于Transformer的血管内超声图像分割方法，以解决冠状动脉钙化病变血管内超声图像显影不完全导致的分割管腔、外弹力......

医学图像是医生对病情的了解、疾病的诊断、后续的治疗提供的依据之一。医学图像分割是根据图像中的某种特性将有用的区域进行划分......

针对单一信源（振动或声音）轴承故障诊断方法所蕴含信息不全面的问题，开展了具有多源传感器集成的智能轴承的声-振融合故障诊断研究，引......

随着导航定位、通信、传感等技术的快速发展,利用传感器收集移动对象随时间变化的位置信息变得切实可行。作为一种时间序列数据,移......

肺是人体内一对像海绵一样的器官,在呼吸中起着最重要的作用。鉴于肺部的重要性,肺部疾病也受到了临床医学和计算机科学界的极大关......

基于深度学习的代码克隆检测方法往往作用在代码解析成的词序列上或是整棵抽象语法树上,使用基于循环神经网络的时间序列模型提取......

针对综合能源系统多元负荷数据随机性强、单一算法难以得到精确预测结果的问题，提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解（CEEM......

钢板表面的缺陷检测是分析和判断钢板质量的基础和关键。针对钢板表面龟裂等小缺陷检测效率低、精度差的问题，提出了一种融合Transf......

数字图像作为现代社会的重要视觉信息媒介,在日常生活各个领域被广泛使用。然而,由于在获取、记录和传输过程中存在的干扰,使得数......

当前广泛使用的Transformer模型具有强大的全局依赖关系捕捉能力，但其在浅层时容易忽略局部特征信息。针对这一问题，文中提出了一种......

图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一，不仅可以提高图像分辨率改善图像质量，还可以辅助其他计算机视觉任务.近年......

该文设计了一个利用机械故障模拟实验台和Python开发的故障诊断实验方案。实验台工作时，利用拾音器构成的拾音器阵列采集滚动轴承声......

基于全卷积的U型网络（U-Net）结构被医学图像分割模型广泛地用作骨干结构，但卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖能力上的劣势限制了分割......

跨模态检索是多模态学习领域中一项十分重要的研究。不同的数据类型,如图片、语音、文字等有其固有的特征,称之为不同模态的数据。......

本文立足于当下政府对中国各类企业安全方面的管控情况，了解到尽管相关管控工作已取得不错的成绩，但是仍然存在部分企业企图投机取巧......