- 相關不代表補償：詞彙中的複雜性和不規則性
在语言中，形态上不规则的词往往具有音节结构简单的特点，而形态规则的词则往往具有音节结构复杂的特点。我们研究了这四个变量之间的关系，并发现形态上的不规则性和音节结构的复杂性之间存在着正向关系，尽管在不同的语言中方向有所不同。我们还发现了形态上 - 利用时间频率相关性和位置信息学习通过知识迁移增强情感辨识中基于谱图的准确度方法
本研究提出一种通过使用视觉转换器（ViT）关注频谱图中频率（y 轴）与时间（x 轴）之间的关联以及通过知识传递在 ViT 之间进行位置信息的传递的方法，从而提高语音情感识别（SER）的准确性，并通过验证实验结果表明，该方法在加权准确性和浮点 - 英语字母书写动力学分析
通过对英文字母在不同类别文本中出现频率的统计分析，我们开发了一种称为距离 d 的度量指标，可用于算法识别不同类别的文本，并应用于信息传输、大数据管理和语言学。
- 深度学习与极值统计交叉路口：定义滑坡灾害的规范化
本研究通过深度学习和极值理论模型，使用观测降雨诱发滑坡的 30 年清单数据，以及不同气候变化情景下多个回程期的数据，开发了一个统一模型来估计山体滑坡的灾害风险，结果显示该模型性能优异，能够以统一的方式建模滑坡灾害风险。在地貌上，我们发现在两 - DEFormer：低光图像和暗视觉的 DCT 驱动增强 Transformer
该研究论文介绍了一种利用频域作为图像增强的新方法，提出了一种新颖的基于 DCT 的增强转换器（DEFormer），其中包括可学习的频率支路（LFB）和交叉域融合（CDF），并将其应用于暗部检测，使检测器的性能显著提升。
- 探索数字规律：基于中国房地产的证据
通过定量研究中国房地产的财务报表，本文深入探讨数字定律，不仅对第一位数字进行分析，还描绘了数字的另外两个维度：频率和长度。研究结果超越了对数据操纵的简单理解，为数字多样性和使用洞察力的界定打开了新的讨论空间。这项研究具有经济意义，能够促进对 - 基于深度 Maxout 网络特征融合与政治切线搜索优化的转移学习用于地中海贫血检测
用于地中海贫血检测的政治切线搜索优化器基于迁移学习 (PTSO_TL) 在正常化数据、特征融合、数据增强和训练调优等阶段的整合应用中，达到了约 94.3%、96.1% 和 95.2% 的最大精度、召回率和 F 值。
- 评估 NMT 中基于子词的标记化的频率与组合重要性
该研究探讨了子词分词在神经语言模型和机器翻译系统中的应用，并提出了一种基于 Huffman 编码的分词方法，表明非常高频的单词分别出现，是达到比贪心算法高的分数的一个相对较重要的因素。
- EMNLP基于词嵌入的性别偏见度量的不良频率依赖性
本文研究了使用基于词嵌入的偏差度量方法在衡量女性和男性性别偏差时词频对结果的影响，并发现 Skip-gram with negative sampling 和 GloVe 往往会在高频词中检测到男性偏见，而 GloVe 往往会在低频词中检测 - 词嵌入相似度计算方式的频率依赖性
本文系统研究了几种静态词向量嵌入中单词频率与语义相似性之间的关联，并发现高频单词之间的相似性更高。同时，本文还探究了单词频率对基于嵌入的性别偏见测量的影响，并证明通过操纵单词频率可使偏见发生倒转。
- ACL富裕国家与更丰富的图像表现
本文研究了一些国家在嵌入空间中的代表性是否比其他国家更高，发现在训练语料库中出现频率较低的国家更可能被标记为子词，嵌入空间中的语义差异较小，且更难以正确预测，而这些问题与这些国家的频率有关，而频率与国家的 GDP 高度相关，加剧了历史上的权 - ECCV频率思维：通过挖掘频率感知线索进行面部伪造检测
提出了一种新颖的基于频率的人脸伪造检测网络 F3-Net，通过感知频率分解图像分量和局部频率统计信息相结合的策略深度挖掘伪造模式，能够有效应对压缩图像和视频中的人脸伪造问题。在 FaceForensics++ 数据集上，F3-Net 在所有 - EMNLP去休假” 比 “散步” 时间更长：一项关于时间常识理解的研究
本文系统地研究了涉及持续时间、频率和时间顺序等事件的不同时间方面的常识问题并定义了五类时间常识。我们使用众包工具开发了一个新的测试集 MCTACO，研究表明，目前在 MCTACO 上表现最好的方法仍然比人类表现差 20%，该研究指出了未来改 - ACL形态上的不规则与频率相关
本研究展示了一个对语言形态上不规则性的定义，并在 28 种语言中使用神经传导模型估计此数量，证明了不规则性与高频度之间的相关性，并且在单元语法的层面聚合时，相关性更为稳固。
- 神经网络对不同频率学习函数的收敛速度
本研究探讨了神经网络学习函数的速度与频率之间的关系，发现在引入偏差项的情况下，浅层神经网络才能够学习和表示简单的低频函数，进一步实验与理论的结果支持了这一理论。
- ICCV降低卷积神经网络中空间冗余的八分卷积
本研究提出了一种基于 Octave Convolution 操作的网络层，能够更有效地存储和处理具有不同频率特征的特征图，相比于现有的多尺度方法，其可以作为直接替换（vanilla）卷积而不需要对网络架构进行任何调整，实验证明该方法能够在提 - ACL关于词形变化中不规则性的历时稳定性
本文使用循环神经网络模拟语言学习者，定量研究了语言中不规则单词的存在条件，测试了单词频率与不规则性之间的历时关系。
- Zipf 常数的起源
Zipf's law on word frequencies and meaning distribution can be explained by a biased random walk in mental exploration, - 英语的积极性
本文研究自然语言情感色彩的积极偏向性及其形式分布规律，并对四个大型语料库的情感词性进行量化和分析。
- 关于量化书面语言所编码的语义信息的探索
本文研究书面语的信息编码和语义特征，利用信息论的方法分析书面语中词汇的分布和使用，探求了主题 - 词汇频率关系。研究结果表明，在每个文本中，频率高的词汇与主题的相关性更大，这种现象可以用特征大小和分布模型来解释。