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对于中文命名实体识别任务，一种非常有效的方法是创建能结合字与词语信息的点阵，利用词语语义信息的同时减少分词错误带来的影响.然......
近年来，深度神经网络模型在语音识别领域成为热门研究对象。然而，深层神经网络的构建依赖庞大的参数和计算开销，过大的模型体积也增加......
图像语义分割作为基础的计算机视觉处理任务,其本质上是利用对像素点的分类把图像划分为若干个不同且有意义的区域。从宏观上来看,......
针对图神经网络池化中不能充分保留图的局部特征的问题,提出一种基于稀疏注意力自适应图池化方法。首先,运用稀疏注意力自适应地选......
行人再辨识可应用于刑探侦查、社会安保等领域。已有许多行人再辨识方法被提出,主要分为两大类:基于人工设计特征的行人再辨识方法......
列车运行时走行部的安全至关重要,车载系统采集走行部信息呈现多维时间序列长度,时间序列往往因为过长导致时序模型难以记忆,反而......
