RFID曾經(jīng)的軍事技術(shù),轉(zhuǎn)民用后獲得新的生命,在物流、服裝、零售等諸多領(lǐng)域開(kāi)花結(jié)果??此坪翢o(wú)瓜葛的兩大熱門技術(shù),而如今走到了一起,無(wú)人機(jī)配上RFID技術(shù)將會(huì)擦出怎么樣的花火,給人帶來(lái)怎樣的驚喜?
2016-07-12 09:28:49
2202 RFID231C-SYS - RFID PROXIMITY ACCESS CONTROL - rfsolutions.ltd
2022-11-04 17:22:44
RFID串口調(diào)試過(guò)程是怎樣的?
2022-02-09 07:52:53
RFID(電子標(biāo)簽、射頻識(shí)別)技術(shù)未來(lái)將會(huì)滲透進(jìn)我們的生活方方面面。它的工作原理是 "低頻段基于變壓器耦合模型(初級(jí)與次級(jí)之間的能量傳遞及信號(hào)傳遞),在高頻段基于雷達(dá)探測(cè)目標(biāo)的空間耦合模型
2019-08-09 08:19:22
RFID系統(tǒng)由哪幾部分構(gòu)成?RFID系統(tǒng)基本模型是什么?
2021-09-28 08:18:04
rfid技術(shù)是什么?rfid技術(shù)有哪些應(yīng)用?RFID閱讀器的軟件體系結(jié)構(gòu)是怎樣構(gòu)成的?
2021-05-26 06:52:32
怎樣去實(shí)現(xiàn)RFID-RC522的ID讀取并打印到串口呢?有哪些使用步驟呢?
2021-12-14 06:23:13
各位朋友,本人現(xiàn)在正在搭建雙饋異步電機(jī)的內(nèi)部模型,但是要和外部的電氣模型連接起來(lái),不知道怎樣把數(shù)學(xué)模型封裝成電氣模型啊,在MATLAB中,有個(gè)三相異步電機(jī)的原始電氣模型,打開(kāi)里面的建模,是將數(shù)學(xué)模型封裝成電氣模型的,但是卻看不到是如何封裝的,希望各位多多幫忙啊,大家可以交流下!
2012-12-13 21:37:21
人工智能將迎來(lái)語(yǔ)義理解新時(shí)代。打破了傳統(tǒng)人工智能在語(yǔ)言交互方面反射式的應(yīng)答方式,成功地通過(guò)獨(dú)創(chuàng)的中文語(yǔ)義理解算法,讓計(jì)算機(jī)可以準(zhǔn)確理解語(yǔ)言環(huán)境,進(jìn)行上下文處理、口語(yǔ)處理、省略處理。該平臺(tái)可用于構(gòu)建
2016-03-10 16:52:17
和邏輯表示。語(yǔ)義分析就是對(duì)信息所包含的語(yǔ)義的識(shí)別,并建立一種計(jì)算模型,使其能夠像人那樣理解自然語(yǔ)言。語(yǔ)義分析是自然語(yǔ)言理解的根本問(wèn)題,它在自然語(yǔ)言處理、信息檢索、信息過(guò)濾、信息分類、語(yǔ)義挖掘等領(lǐng)域有著廣泛
2018-10-19 11:34:47
特性,是對(duì)數(shù)據(jù)包含信息的更高層次的抽象?! §`玖軟件NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)針對(duì)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語(yǔ)言理解、文本挖掘和語(yǔ)義搜索的研究成果,先后歷時(shí)十八年,服務(wù)了
2018-08-27 10:53:23
RKNN-Toolkit運(yùn)行非 RKNN
模型時(shí)工具的使用流程是
怎樣的?運(yùn)行RKNN
模型時(shí)工具的使用流程是
怎樣的??jī)烧哂泻尾煌?/div>
2022-02-10 07:49:45
什么是S50(M1)卡呢?其工作原理是什么?S50(M1)卡是怎樣驅(qū)動(dòng)RFID-RC522模塊的呢?
2021-11-15 06:22:55
Verilog 硬件語(yǔ)義
2015-10-18 20:15:23
yolov5-face的pt模型是怎樣轉(zhuǎn)為onnx模型的?有哪些轉(zhuǎn)換步驟?
2022-02-21 07:19:37
矩陣,如詞-文檔矩陣和詞-上下文矩陣,然后對(duì)共現(xiàn)矩陣進(jìn)行降維操作,得到詞的表示。其中,基于概率主題模型的方法最為流行,如潛在語(yǔ)義索引(LSI)和隱含狄利克雷分布(LDA)等。這些方法通過(guò)矩陣分解或貝葉斯
2024-05-05 12:17:03
什么是數(shù)學(xué)建模,怎樣建立數(shù)學(xué)模型
2009-09-15 12:53:30
技術(shù)在中外軍事物流領(lǐng)域的應(yīng)用狀況,通過(guò)比較研究,建立了基于RFID 技術(shù)的軍事物流信息系統(tǒng)框架模型,然后通過(guò)模型的可行性分析,為當(dāng)前RFID 技術(shù)的改進(jìn)方向提出了新的軍事需求。最后對(duì)該模型的戰(zhàn)略應(yīng)用及經(jīng)濟(jì)價(jià)值做了積極展望。關(guān)鍵詞: 軍事物流; 射頻識(shí)別; 軍需保障 [/hide]
2009-10-19 14:38:30
基于FPGA的RFID閱讀器總體結(jié)構(gòu)是怎樣組成的?怎樣去設(shè)計(jì)RFID閱讀器的硬件部分?怎樣去設(shè)計(jì)RFID閱讀器的軟件部分?
2021-05-18 06:55:19
到語(yǔ)義檢索模型中,設(shè)計(jì)本體內(nèi)實(shí)體間匹配度算法,度量概念的相似度,并對(duì)檢索指標(biāo)參數(shù)化。設(shè)計(jì)的原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)表明,通過(guò)參數(shù)化可以有效調(diào)節(jié)檢索的性能指標(biāo),定制用戶的檢索。【關(guān)鍵詞】:本體;;Web本體語(yǔ)言
2010-04-24 09:48:19
我們常常碰到客戶咨詢?nèi)绾尾拍苓x到合適的RFID標(biāo)簽,怎樣才能獲得最佳的讀寫性能,Xerafy與市場(chǎng)上同類產(chǎn)品有什么區(qū)別,以及RFID標(biāo)簽安裝方式和RFID標(biāo)簽如何在金屬環(huán)境性能更穩(wěn)定等問(wèn)題。我們挑選了5個(gè)最常見(jiàn)問(wèn)題進(jìn)行解答。
2019-08-05 06:12:10
COMSOL Multiphysics 5.1 版本引入了新的超高頻RFID 標(biāo)簽教程模型。RFID 標(biāo)簽使您可以通過(guò)使用電磁場(chǎng)來(lái)識(shí)別并監(jiān)控?zé)o生物和生物。超高頻RFID 標(biāo)簽的應(yīng)用范圍大于其他類型的RFID 標(biāo)簽,常用于動(dòng)物識(shí)別。我們可以通過(guò)分析電場(chǎng)與遠(yuǎn)場(chǎng)輻射模式來(lái)評(píng)估該標(biāo)簽的性能。
2019-08-26 07:55:30
我最近在做基于語(yǔ)義網(wǎng)的礦震系統(tǒng)分析,在對(duì)礦震信息進(jìn)行XML語(yǔ)義描述后,不知道怎么在protege建立本體詞匯,如何表示各種信息之間的關(guān)系呢?跪求幫助
2016-04-26 16:19:25
目標(biāo)檢測(cè)和圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
2020-05-13 09:57:44
無(wú)線射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)是什么?怎樣去設(shè)計(jì)RFID的中間件?RFID中間件的功能及實(shí)現(xiàn)原理是什么?
2021-05-18 06:11:05
怎樣去設(shè)計(jì)基于相位式測(cè)距的UHF RFID定位系統(tǒng)?介紹一種用于超高頻RFID定位的相位式測(cè)距方法
2021-05-24 06:35:48
請(qǐng)問(wèn)怎樣去設(shè)計(jì)一種UHF頻段RFID標(biāo)簽天線?
2021-05-28 06:21:32
怎樣去設(shè)計(jì)有源RFID標(biāo)簽的硬件部分?怎樣去設(shè)計(jì)有源RFID標(biāo)簽的軟件部分?如何去實(shí)現(xiàn)有源RFID標(biāo)簽的防碰撞設(shè)計(jì)?
2021-05-27 06:39:55
請(qǐng)問(wèn)怎樣去設(shè)計(jì)一種遠(yuǎn)距離RFID天線?
2021-06-25 07:23:44
請(qǐng)問(wèn)一下植入RFID芯片做手機(jī)黑客是怎樣一種體驗(yàn)?
2021-05-21 06:17:48
采用潛在語(yǔ)義索引的全局模型和局部模型表示醫(yī)學(xué)網(wǎng)頁(yè)時(shí),模糊聚類結(jié)果的類間包含度很大。該文提出一種新的潛在語(yǔ)義差異模型,將醫(yī)學(xué)網(wǎng)頁(yè)中的文本抽取出來(lái)并分別采用全局模
2009-04-14 09:16:37
22 現(xiàn)有對(duì)等網(wǎng)覆蓋路由模型只適應(yīng)精確查找,存在不支持語(yǔ)義查詢的缺點(diǎn)。該文通過(guò)建立語(yǔ)義空間,根據(jù)所存儲(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)象的興趣來(lái)聚集節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)支持語(yǔ)義的對(duì)等網(wǎng)絡(luò)路由模型,提高
2009-04-18 09:27:26
14 本文在安全事件的時(shí)間語(yǔ)義及上下文語(yǔ)義關(guān)系分析的基礎(chǔ)上,建立語(yǔ)義攻擊樹(shù)模型,提出了增強(qiáng)非確定有限樹(shù)自動(dòng)機(jī)處理策略及其算法,并建立
2009-09-08 09:39:03
14 本文提出一種基于 CAN 協(xié)議的P2P 網(wǎng)絡(luò)模型的語(yǔ)義web 服務(wù)的發(fā)現(xiàn)機(jī)制,采用OWL-S對(duì)web 服務(wù)進(jìn)行描述以支持基于語(yǔ)義的搜索能力,采用基于CAN 協(xié)議的P2P 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以直接通信,不需要
2009-09-18 10:32:51
11 針對(duì)現(xiàn)有工作流建模語(yǔ)言難以兼顧語(yǔ)言的可理解性、執(zhí)行語(yǔ)義的形式化和描述維度的單一性等問(wèn)題,提出利用可視化的過(guò)程模型作為工作流建模語(yǔ)言。過(guò)程模型能從過(guò)程、數(shù)據(jù)、
2009-10-07 11:56:14
7 該文針對(duì)電信業(yè)務(wù)領(lǐng)域用戶需求多樣化的實(shí)際情況,將互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域語(yǔ)義Web 服務(wù)模型進(jìn)行完善,提出了基于語(yǔ)義Web 服務(wù)的智能電信業(yè)務(wù)模型。在模型中,設(shè)計(jì)了電信業(yè)務(wù)領(lǐng)域本體庫(kù),
2009-11-20 16:49:22
13 本論文討論了RFID 服裝制造的測(cè)試仿真,抽象出批量到達(dá)、二次可選服務(wù)的M/G/C系統(tǒng)并計(jì)算了平均等待隊(duì)長(zhǎng)和平均等待時(shí)間。最后展望了該排隊(duì)論模型的進(jìn)一步研究方向以及RFID 測(cè)
2009-12-18 11:56:13
11 本文利用形式化的方法對(duì)SystemVerilog的指稱語(yǔ)義進(jìn)行研究,采用EBES(extendedbundle event structure)作為抽象模型,以便更好的描述SystemVerilog真并發(fā)的特點(diǎn)。我們的主要工作是:首先,
2009-12-22 14:01:07
12 本文主要分為三個(gè)方面:語(yǔ)義詞典的構(gòu)建,詞語(yǔ)標(biāo)注的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)義的標(biāo)注與排歧算法。其中詞典用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)義信息,通過(guò)程序調(diào)用以標(biāo)注分詞后的詞語(yǔ);詞語(yǔ)
2010-01-15 14:31:29
11 在文獻(xiàn)檢索中,概念的語(yǔ)義相似度計(jì)算直接影響查準(zhǔn)率和查全率指標(biāo)。將本體描述語(yǔ)言O(shè)WL(Web Ontology Language)的屬性特征有機(jī)結(jié)合到語(yǔ)義檢索模型中,設(shè)計(jì)本體內(nèi)實(shí)體間匹配度算法
2010-02-11 14:01:12
4 語(yǔ)義網(wǎng)詳解
1. 引言
2. 為什么需要語(yǔ)義網(wǎng)?
3.
2009-08-04 10:33:28
2917 變電站配置描述對(duì)象模型。基于 XML Schema 的 SCL 無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站自動(dòng)化系統(tǒng)中所包含的知識(shí)語(yǔ)義進(jìn)行有效的描述和傳輸交換。基于本體技術(shù)對(duì)變電站相關(guān)知識(shí)語(yǔ)義進(jìn)行建模,分析變電站在知識(shí)語(yǔ)義方面
2017-11-07 10:12:58
21 ,利用隱狄利克雷分布(LDA)模型構(gòu)造文本語(yǔ)義空間,然后以詞袋(BoW)模型來(lái)表達(dá)文本對(duì)應(yīng)的圖像;其次,使用多分類邏輯回歸對(duì)圖像和文本分類,用得到的基于多分類的后驗(yàn)概率表示文本和圖像的潛語(yǔ)義主題;最后,利用文本潛語(yǔ)義主
2017-12-04 11:38:12
0 場(chǎng)景分類的主要方法是基于底層特征的方法和基于視覺(jué)詞包模型的方法,前者缺乏語(yǔ)義描述能力并且時(shí)間復(fù)雜度大,后者識(shí)別率低。借鑒兩類方法的優(yōu)勢(shì),提出了基于四層樹(shù)狀語(yǔ)義模型的場(chǎng)景語(yǔ)義識(shí)別新方法。四層語(yǔ)義模型
2017-12-07 11:17:48
0 傳統(tǒng)的文本分類多以空間向量模型為基礎(chǔ),采用層次分類樹(shù)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,該模型多數(shù)沒(méi)有結(jié)合特征項(xiàng)語(yǔ)義信息,因此可能產(chǎn)生大量頻繁語(yǔ)義模式,增加了分類路徑。結(jié)合基本顯露模式( eEP)在分類上的良好區(qū)分
2017-12-09 10:20:41
0 針對(duì)傳統(tǒng)查詢擴(kuò)展方法在專業(yè)領(lǐng)域中擴(kuò)展詞與原始查詢之間缺乏語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的問(wèn)題,提出一種基于語(yǔ)義向量表示的查詢擴(kuò)展方法。首先,構(gòu)建了一個(gè)語(yǔ)義向量表示模型,通過(guò)對(duì)語(yǔ)料庫(kù)中詞的上下文語(yǔ)義進(jìn)行學(xué)習(xí),得到詞的語(yǔ)義
2017-12-12 16:11:59
0 慕尼黑科技大學(xué)了開(kāi)發(fā)一套RFID應(yīng)用模型:在木材采伐機(jī)上安裝一支工業(yè)訂槍,將RFID標(biāo)簽訂在切割下來(lái)的圓木的表面上。這套系統(tǒng)可以幫助木材公司追蹤木材的多重處理流程和運(yùn)往加工廠的運(yùn)送過(guò)程。 慕尼黑
2017-12-13 14:26:07
1023 文本情感傾向性研究是人工智能的分支學(xué)科,涉及了計(jì)算語(yǔ)言學(xué),數(shù)據(jù)挖掘,自然語(yǔ)言處理等多個(gè)學(xué)科?;?b class="flag-6" style="color: red">語(yǔ)義的情感傾向研究和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感傾向研究是情感傾向性分析的兩個(gè)方向。本文采用了基于語(yǔ)義的方法
2017-12-15 16:35:11
6 為了提高三維計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)( CAD)模型重用效率,針對(duì)當(dāng)前三維模型檢索系統(tǒng)中語(yǔ)義表達(dá)不足問(wèn)是提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)本體語(yǔ)言( OWL)表示模型語(yǔ)義的相似性計(jì)算方法。首先,將三維CAD產(chǎn)品主模型轉(zhuǎn)化成以
2017-12-17 10:33:53
0 針對(duì)目前詞袋模型( BoW)視頻語(yǔ)義概念檢測(cè)方法中的量化誤差問(wèn)題,為了更有效地自動(dòng)提取視頻的底層特征,提出一種基于拓?fù)洫?dú)立成分分析( TICA)和高斯混合模型(GMM)的視頻語(yǔ)義概念檢測(cè)算法。首先
2017-12-22 15:24:24
0 技術(shù)相結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)TF-IDF算法的改進(jìn)。利用語(yǔ)義庫(kù)對(duì)搜索主題進(jìn)行描述,根據(jù)正則原予語(yǔ)義的重要性和在網(wǎng)頁(yè)標(biāo)簽中的不同位置進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,得到正則原子在文檔中的相似度。通過(guò)空間向量模型對(duì)文檔相似度和主題模型進(jìn)行余弦運(yùn)算,從而獲取最終的搜索
2018-01-02 11:25:32
0 元素;設(shè)計(jì)了SLA協(xié)商元素的映射函數(shù)及協(xié)商評(píng)估函數(shù)并使用Osn描述這些函數(shù),基于描述邏輯對(duì)Osn的主要概念及概念之間的關(guān)系給出了形式化描述,為Osn提供了可滿足的語(yǔ)義模型。進(jìn)而提出了一種針對(duì)SLA協(xié)商的討價(jià)還價(jià)模型,通過(guò)對(duì)有關(guān)命題及定理的證明說(shuō)明
2018-01-02 17:17:43
0 針對(duì)Web服務(wù)的組合與驗(yàn)證問(wèn)題,在范疇理論描述框架的基礎(chǔ)上,引入進(jìn)程代數(shù)描述服務(wù)組件的外部行為,為Web服務(wù)系統(tǒng)的架構(gòu)描述建立了一種形式化的語(yǔ)義模型。Web服務(wù)作為范疇理論中的對(duì)象節(jié)點(diǎn),服務(wù)間的交互
2018-01-09 15:14:30
0 為生成有效表示圖像場(chǎng)景語(yǔ)義的視覺(jué)詞典,提高場(chǎng)景語(yǔ)義標(biāo)注性能,提出一種基于形式概念分析( FCA)的圖像場(chǎng)景語(yǔ)義標(biāo)注模型。該方法首先將訓(xùn)練圖像集與其初始的視覺(jué)詞典抽象為形式背景,采用信息熵標(biāo)識(shí)了各視覺(jué)
2018-01-12 15:49:51
1 模型檢測(cè)是通信順序進(jìn)程(communicatmg sequential processes,簡(jiǎn)稱CSP)形式化驗(yàn)證的重要手段.當(dāng)前,CSP模型檢測(cè)方法基于操作語(yǔ)義,需將進(jìn)程轉(zhuǎn)化為遷移系統(tǒng),進(jìn)而
2018-01-23 16:03:53
1 Web上實(shí)體信息過(guò)于分散且缺乏語(yǔ)義,傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞匹配的搜索引擎往往因缺少上下文等語(yǔ)義信息,無(wú)法搜索到精確的結(jié)果。為了對(duì)Web數(shù)據(jù)進(jìn)行精確查找,使用信息網(wǎng)模型(INM)對(duì)Web數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義表示和建模
2018-02-09 16:04:24
0 射頻識(shí)別RFID組證明協(xié)議作為RFID應(yīng)用的實(shí)例化,對(duì)安全性與輕量性的要求較高。根據(jù)驗(yàn)證者在協(xié)議中的參與方式不同,分別提出了驗(yàn)證者在線和離線情況下的基于樹(shù)形模型的輕量級(jí)RFID組證明協(xié)議OTLP
2018-03-05 13:35:26
4 信息。時(shí)間語(yǔ)義理解是將自然語(yǔ)言描述的時(shí)間語(yǔ)義信息以計(jì)算機(jī)可以處理的方式進(jìn)行量化表示。本文將時(shí)間語(yǔ)義理解過(guò)程定義為,經(jīng)過(guò)時(shí)間信息的抽取、映射和對(duì)時(shí)間語(yǔ)義的建模等一系列處理后,構(gòu)建時(shí)間語(yǔ)義模型,從而結(jié)構(gòu)化表達(dá)時(shí)
2018-04-19 14:54:05
0 模型對(duì)圖像的機(jī)構(gòu)化語(yǔ)義信息進(jìn)行描述和抽取,在此基礎(chǔ)上研究了基于知識(shí)圖譜的圖像語(yǔ)義知識(shí)融合和加工技術(shù),構(gòu)建后的多層次圖像語(yǔ)義模型具備管理實(shí)體關(guān)系三元組的能力、支持圖譜的自動(dòng)構(gòu)建與多模式查詢。最后基于該思路分析
2018-11-21 17:05:40
17 在獲取句子或文檔的語(yǔ)義表示時(shí),一段話的語(yǔ)義由其各組成部分的語(yǔ)義,以及它們之間的組合方法所確定[8]。由此,一些工作開(kāi)始嘗試根據(jù)輸入的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型的結(jié)構(gòu)。比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)以n-gram作為基本單位建立句子表示[9-10]。
2019-03-08 14:33:59
7870 通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)幫助亞馬遜Alexa語(yǔ)音助手識(shí)別并忽略那些并非是對(duì)她說(shuō)的話,從而將其語(yǔ)義識(shí)別模型的識(shí)別準(zhǔn)確度提高了15% 。
2019-05-09 15:01:09
3674 
RFID在票務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用,有別于導(dǎo)覽系統(tǒng)。用戶持有RFID標(biāo)簽取代傳統(tǒng)門票,而RFID讀取器則用來(lái)驗(yàn)證門票。
2019-12-09 16:27:59
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從RFID技術(shù)原理上看,RFID標(biāo)簽性能的關(guān)鍵在于RFID標(biāo)簽天線的特點(diǎn)和性能。
2019-12-13 11:29:50
4999 RFID讀頭通過(guò)天線與
RFID電子標(biāo)簽進(jìn)行無(wú)線通信,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽識(shí)別碼和內(nèi)存數(shù)據(jù)的讀出或?qū)懭氩僮鳌?/div>
2019-12-17 15:50:15
1589 硬件實(shí)現(xiàn)可以采用自主開(kāi)發(fā)硬件,也可采用已有IC及電子器件構(gòu)成硬件電路。設(shè)計(jì)的電路要建立系統(tǒng)模型,開(kāi)發(fā)要符合中國(guó)無(wú)線頻譜規(guī)范和RFID通信協(xié)議要求。
2020-01-02 16:33:01
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RFID讀頭通過(guò)天線與
RFID電子標(biāo)簽進(jìn)行無(wú)線通信,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽識(shí)別碼和內(nèi)存數(shù)據(jù)的讀出或?qū)懭氩僮鳌?/div>
2020-03-04 16:21:44
2401 為改善單目圖像語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像深度變化區(qū)域的分割效果,提出一種結(jié)合雙目圖像的深度信息和跨層次特征進(jìn)行互補(bǔ)應(yīng)用的語(yǔ)義分割模型。在不改變已有單目孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下,利用該模型分別提取雙目左、右輸入
2021-03-19 14:35:24
21 結(jié)合英文幽默語(yǔ)言學(xué)特征,提出基于語(yǔ)音、字形和語(yǔ)義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型( PFSHAN)進(jìn)行幽默識(shí)別。在特征提取階段,將幽默文本表示為音素、字符以及攜帶歧義性等級(jí)信息的語(yǔ)義形式,分別采用卷積
2021-03-26 15:38:15
14 對(duì)應(yīng)用于圖像語(yǔ)義分割的幾種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹,接著詳細(xì)闡述了現(xiàn)有主流的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語(yǔ)義分割方法,依據(jù)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的區(qū)別對(duì)圖像語(yǔ)義分割方法進(jìn)行分類,并對(duì)每類方法中代表性算法的技術(shù)特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)和
2021-04-02 13:59:46
11 口語(yǔ)理解包含兩個(gè)子任務(wù)——意圖識(shí)別和語(yǔ)義槽填充,現(xiàn)有的聯(lián)合建模方法雖然實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)的共享,并將意圖識(shí)別的結(jié)果作用于語(yǔ)義槽填充,但是對(duì)于語(yǔ)義槽填充任務(wù)沒(méi)有考慮到標(biāo)簽前后的依賴關(guān)系采用雙向長(zhǎng)短
2021-04-12 10:36:22
8 當(dāng)前基于二分網(wǎng)絡(luò)的推薦算法未考慮推薦對(duì)象之間的語(yǔ)義關(guān)系,因此文中提出一種融合語(yǔ)義模型的二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法。該算法利用作者主題模型將推薦對(duì)象的語(yǔ)乂信息降維至二維向量空間;然后計(jì)算推薦對(duì)象之間的語(yǔ)乂相似度
2021-04-28 13:53:06
4 多層次多視圖模型是在不確定需求環(huán)境下進(jìn)行業(yè)務(wù)建模的主要方法,不同層次或不同視圖模型之間的語(yǔ)義一致性直接影響業(yè)務(wù)建模的完整性。鑒于此,設(shè)計(jì)一種業(yè)務(wù)目標(biāo)模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景模型的語(yǔ)義一致性驗(yàn)證方法分別以范疇
2021-05-19 14:20:52
9 使用原始 SEGNET模型對(duì)圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割時(shí),未對(duì)圖像中相鄰像素點(diǎn)間的關(guān)系進(jìn)行考慮,導(dǎo)致同一目標(biāo)中像素點(diǎn)類別預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。通過(guò)在 SEGNET結(jié)構(gòu)中加入一條自上而下的通道,使得 SEGNET包含
2021-05-27 14:54:54
15 基于大數(shù)據(jù)和語(yǔ)義識(shí)別模型的地震救援平臺(tái)
2021-07-05 15:24:16
7 美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì) 近日,美團(tuán)搜索與NLP部NLP中心語(yǔ)義理解團(tuán)隊(duì)的小樣本學(xué)習(xí)模型FSL++在中文小樣本語(yǔ)言理解權(quán)威評(píng)測(cè)基準(zhǔn)FewCLUE榜單登頂,在自然語(yǔ)言推理(OCNLI)單任務(wù)中取得第一,并在極少數(shù)
2022-07-08 14:38:39
5134 語(yǔ)義分割是對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行識(shí)別的一種算法,可以對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的理解。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基礎(chǔ)任務(wù)之一,其不僅僅在學(xué)術(shù)界廣受關(guān)注,也在無(wú)人駕駛、工業(yè)檢測(cè)、輔助診斷等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
2022-09-27 15:27:58
4475 在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個(gè)新穎的探針?lè)椒?。通過(guò)這個(gè)方法,我們從文本角度分析了VLP模型的語(yǔ)義對(duì)齊機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的VLP模型在對(duì)齊方面有明顯的缺陷。
2022-10-28 11:09:34
2082 當(dāng)前語(yǔ)義分割任務(wù)存在一個(gè)特別常見(jiàn)的問(wèn)題是收集 groundtruth 的成本和耗時(shí)很高,所以會(huì)使用預(yù)訓(xùn)練。例如監(jiān)督分類或自監(jiān)督特征提取,通常用于訓(xùn)練模型 backbone?;谠搯?wèn)題,這篇文章介紹的方法被叫做 decoder denoising pretraining (DDeP),如下圖所示。
2023-05-18 11:35:41
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? 大型語(yǔ)言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語(yǔ)義信息?這一問(wèn)題在計(jì)算機(jī)科學(xué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域一直存在爭(zhēng)議。然而,MIT的一項(xiàng)新研究表明,僅基于文本形式訓(xùn)練、用于預(yù)測(cè)下一個(gè)token的語(yǔ)言模型
2023-05-25 11:34:11
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本文提出了 SAN 框架,用于開(kāi)放詞匯語(yǔ)義分割。該框架成功地利用了凍結(jié)的 CLIP 模型的特征以及端到端的流程,并最大化地采用凍結(jié)的 CLIP 模型。 簡(jiǎn)介 本文介紹了一種名為Side
2023-07-10 10:05:02
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我們從語(yǔ)義角度,以基于模型的人工智能方法,從信源中提取高維語(yǔ)義域特征,并針對(duì)信源和信道特征聯(lián)合構(gòu)建模型信息空間。
2023-07-17 15:02:53
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深度學(xué)習(xí)在圖像語(yǔ)義分割上已經(jīng)取得了重大進(jìn)展與明顯的效果,產(chǎn)生了很多專注于圖像語(yǔ)義分割的模型與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,這些基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集提供了一套統(tǒng)一的批判模型的標(biāo)準(zhǔn),多數(shù)時(shí)候我們?cè)u(píng)價(jià)一個(gè)模型的性能會(huì)從執(zhí)行時(shí)間、內(nèi)存使用率、算法精度等方面進(jìn)行考慮。
2023-10-09 15:26:12
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近日,中國(guó)電信人工智能研究院(TeleAI)攜手北京智源人工智能研究院,共同推出了全球首個(gè)單體稠密萬(wàn)億參數(shù)語(yǔ)義模型——Tele-FLM-1T,這一里程碑式的成就標(biāo)志著中國(guó)電信在人工智能領(lǐng)域取得了重大突破,并成為了國(guó)內(nèi)首批發(fā)布稠密萬(wàn)億參數(shù)大模型的機(jī)構(gòu)。
2024-06-20 10:50:44
1179 圖像分割與語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要任務(wù),旨在將圖像劃分為多個(gè)具有特定語(yǔ)義含義的區(qū)域或?qū)ο?。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為深度學(xué)習(xí)的一種核心模型,在圖像分割與語(yǔ)義分割中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將從CNN模型的基本原理、在圖像分割與語(yǔ)義分割中的應(yīng)用、以及具體的模型架構(gòu)和調(diào)優(yōu)策略等方面進(jìn)行詳細(xì)探討。
2024-07-09 11:51:55
2805 圖像語(yǔ)義分割是一種重要的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù),它旨在將圖像中的每個(gè)像素分配到相應(yīng)的語(yǔ)義類別中。這項(xiàng)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,如自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)圖像分析、機(jī)器人導(dǎo)航等。 一、圖像語(yǔ)義分割的基本原理 1.1
2024-07-17 09:56:58
1364 語(yǔ)義同步定位與建圖(SLAM)系統(tǒng)在對(duì)鄰近的語(yǔ)義相似物體進(jìn)行建圖時(shí)面臨困境,特別是在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中。本文提出了一種面向?qū)ο骃LAM的語(yǔ)義增強(qiáng)(SEO-SLAM)的新型SLAM系統(tǒng),借助視覺(jué)語(yǔ)言模型
2024-12-05 10:00:58
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