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罗盘：推断和微调中准确高效的分子对接综合工具
通过对 PDBBind 数据集进行分析，我们提出了一种新的方法 COMPASS，它整合了 PoseCheck 和 AA-Score 模块，用于评估分子对接数据集的噪声水平和分子的物理 / 化学以及生物活性可行性。通过将 COMPASS 与
PDFa month ago
可解释推荐的稳定性
解释性推荐在工业界和学术界近年来备受关注。在推荐系统框架中提供的解释具有多种用途：尤其是解释为什么提供建议和物品与用户个性化偏好的匹配程度。因此，解释在影响用户购买产品方面起着重要作用。然而，这些解释在不同情况下的可靠性还没有严格从经验的角
PDF2 months ago
在有限区间内应用引导改善扩散模型的样本和分布质量
通过限制特定范围的噪声水平，改进了图像生成扩散模型中的引导技术，从而在各个参数、网络结构和数据集上显著提高推理速度和结果质量，建议将引导间隔作为扩散模型的超参数暴露出来。
PDF3 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
噪声环境中变化编码率的隔音数字识别的最小特征分析
本研究主要是在研究语音识别中识别隔音数字的高效算法，并通过在不同噪声和采样率下的测试，利用 audacity 和 HTK 工具包结合 Mel 频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）、感知线性预测（PLP）、Mel 频谱（MELSP
PDF2 years ago
ICML控制噪声标签的深度学习：超越合成噪声
本文通过建立了第一个来自网络的真实标签噪声控制基准，解决了以往研究只着眼于控制合成标签噪声的缺点，并通过简单而有效的方法克服了合成和真实噪声标签，对不同噪声水平、噪声类型、网络结构和训练设置等方面进行了迄今为止最大的研究，以深入了解深度神经
PDF5 years ago
CVPR核预测网络进行突发噪声去除
本文提出了一种技术，用于联合去噪从手持相机拍摄的一连串图像。特别地，我们提出了一个卷积神经网络体系结构，用于预测空间变化的核对齐和去噪，一种基于真实噪声形成模型的合成数据生成方法，以及通过一个退火损失函数指导的优化，以避免不良的局部最小值。
PDF7 years ago