deep learning techniques | BriefGPT

关键词deep learning techniques

搜索结果 - 179

犯罪预测的数据挖掘技术的实证与实验洞察：综述
对犯罪预测方法学进行了全面分析，包括统计方法、机器学习算法和深度学习技术，提出了方法学分类体系，并进行了实证评估和实验比较，以便全面了解犯罪预测算法，并展望了未来犯罪预测技术的发展和进一步研究的机会。
PDF5 months ago
一种预测冲击射流对凹面热传导的代理模型
本研究综合研究了模型简化和深度学习技术在预测脉冲射流对凹曲面传热中的效用，并引入了预测代理模型（Predictive Surrogate Models）以评估具有不同射流特性的传热问题。模型简化和深度学习技术在模拟复杂传热现象方面表现出了多
PDF5 months ago
基于人工智能的侧信道分析综述与比较
现代计算系统中，侧信道分析（SCA）对隐私和安全构成明显威胁。大部分通信通过加密算法来保护，尽管这些算法从密码学角度通常是安全的，但实际硬件上的实现会引入漏洞。本研究关注最新的深度学习技术在侧信道分析中的运用，探讨了深度学习技术的理论基础和
PDF5 months ago
基于深度学习的阿姆哈拉语大学常见问题解答机器人
提出了一种利用自然语言处理和深度学习技术来回答阿姆哈拉语常见问题的聊天机器人模型，并通过 Facebook Messenger 和 Heroku 服务器进行 24 小时访问，实验证明该聊天机器人框架有效应对了阿姆哈拉语各种挑战。
PDF5 months ago
基于随机个体式对抗学习的消除外观偏差的凝视估计
最近，外貌导向的凝视估计成功应用于计算机视觉领域，并且通过各种深度学习技术得到了显著改进。本文提出了一种名为 SAZE 的新框架，通过训练网络来推广主题的外观，达到一致的概率分布推理。使用面部 - 凝视编码器、面部身份分类器和提出的对抗性损
PDF5 months ago
DACR：基于分布增强对比重建的时间序列异常检测
基于时间序列数据的异常检测是识别故障、故障、威胁和异常值的关键，该研究提出了 Distribution-Augmented Contrastive Reconstruction (DACR) 以改进深度学习技术在复杂和高度动态的实际场景中的
PDF6 months ago
多模电子健康记录的自动融合提升医疗预测能力
我们提出了一种名为 AutoFM 的神经架构搜索（NAS）框架，用于自动搜索对多样输入模态和融合策略进行编码的最佳模型架构，并在真实世界的多模式 EHR 数据和预测任务上进行了彻底实验，结果表明我们的框架不仅在现有最先进的方法上实现了显著的
PDF6 months ago
基于 Transformer 的文本罪犯检测
研究通过探索三种基于 transformer 的语言模型在文本中检测负罪感的适用性，并比较它们在一般情绪检测和负罪感检测中的性能，发现我们提出的模型的性能较 BERT 和 RoBERTa 模型分别高出两点和一点。此外，通过对结果的定性分析，
PDF6 months ago
在线课程中学生成绩预测的深度学习方法：基于全球视角的挑战
使用深度学习技术（CNN 和 RNN-LSTM）预测在线课程传递中学生的绩效，通过三个不同地区收集的数据集，实验结果表明深度学习模型在两个数据集中优于其他优化的传统机器学习模型，并在第三个数据集上具有可比性的性能。
PDF6 months ago
卷积神经网络集成学习在非控农场环境下基于高光谱成像的黑莓果实成熟度检测中的应用
本研究提出了一种新颖的多输入卷积神经网络（CNN）集成分类器，用于检测黑莓果实成熟度的微小特征。通过实验，该模型在未见数据集上获得了 95.1% 的准确率，在实地条件下获得了 90.2% 的准确率，并进一步证明机器感知与人类感知之间在黑莓果
PDF6 months ago
基于移动手机图像的精确高效城市街道树木清单实现深度学习
提出利用深度学习技术和手机影像进行城市街道树木清查的创新方法，通过智能手机摄像头捕捉的图像来准确分割树干并计算胸径，具有优越的准确度、对专门设备的依赖较少以及适用于难以到达的地区等多项优点。在包括 400 棵树的广泛数据集上进行评估，得到了
PDF6 months ago
用于诊断轴承故障的振动信号二次时频分析
利用时间频率分析和深度学习技术，本文提出了一种诊断滚动轴承故障的方法，在时间变化的速度和不同噪声水平下取得了显著的准确率提升，解决了现有方法在这些条件下应用受限的问题。
PDF6 months ago
巴西场景下的自动作文评分
本文提出了一种新颖的面向巴西全国高等教育入学考试（ENEM）中葡语作文的自动评分（AES）算法，解决了传统人工评分系统中的挑战。该方法利用先进的深度学习技术，紧密对齐人工评分标准，以评估大量学生作文的效率和可扩展性为目标。该研究不仅解决了巴
PDF6 months ago
跨文化视角下多模态感知与认知规律研究 —— 以华人海外园林为例
本研究探索了多模态数据分析中感知和认知相互作用之间的复杂关系，特别强调了海外华人园林的空间体验设计。通过分析社交媒体中的评价内容和图像，发现其可以反映个体的关注和情感反应，为认知研究提供了富含情感和图像认知信息的数据基础。利用深度学习技术，
PDF6 months ago
SAVAE：利用变分贝叶斯自编码器进行生存分析
通过使用深度学习技术中的变分自动编码器，本研究提出了一种名为 SAVAE 的新方法，用于生存分析及相关领域，能够适应复杂、高维、异构以及包含缺失和截尾数据的场景，并表现出稳健性和稳定性。同时，该方法还能够进行数据插补，并通过潜变量推断生成合
PDF7 months ago
AAAI基于人工智能的能源运输安全：使用智能感知系统的管道辐射威胁估计
本论文提出了一种基于分布式光纤感应技术的能源管道径向威胁估计方法，通过利用连续多视角和多域特征融合方法提取综合信号特征构建威胁估计和识别网络，实现了对管道威胁的精细识别和定位过程，从而增强能源运输的安全性。
PDF7 months ago
通过无人机图像绘制加勒比地区住房库存特征以提升气候适应能力
通过使用高分辨率无人机图像和深度学习技术，本研究提出了一种快速生成关键基线住房库存数据的工作流程，以促进减少气候极端灾害对加勒比地区等高风险地区的不利影响的气候适应举措。
PDF7 months ago
StemGen: 一种音乐生成模型
使用深度学习技术的音乐音频的端到端生成最近有很大活动。本文提出了一种替代范式，用于生成能够听取和响应音乐上下文的音乐生成模型。使用非自回归、基于 Transformer 的模型架构构建了这样一个模型，并提出了一系列新颖的架构和采样改进方法。
PDF7 months ago
基于 SAM 引导的图割算法的三维实例分割
本文通过同时利用 3D 几何和多视角图像信息来解决 3D 实例分割的挑战，引入了一种新颖的 3D 到 2D 查询框架来有效地利用 2D 分割模型进行 3D 实例分割，并通过图切割问题和图神经网络来实现场景的超点图构建和处理。实验结果表明该方
PDF7 months ago
使用自监督预训练和定制微调的 Transformer 智能异常检测对车道渲染的应用
该研究提出了一个四阶段的流程，在自主预训练和深度学习技术的基础上改善了车道渲染图像异常检测的准确性和效率，证实了该流程在数字导航系统中的优越性。
PDF7 months ago