基于非对称卷积-压缩激发-次代残差网络的人脸关键点检测

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级联深度卷积神经网络(DCNN)算法为首先在人脸关键点检测中使用卷积神经网络(CNN)的模型,CNN的使用使得检测精度得到极大的提升。针对该策略需要对相邻阶段间的数据反复进行回归处理使得算法流程十分复杂的问题,提出基于非对称卷积-压缩激发-次代残差网络(AC-SE-ResNeXt)的人脸关键点检测算法。所提算法仅使用单阶段回归,既避免了级联策略中多阶段回归的算法流程复杂性,又解决了相邻阶段间数据需要进行预处理的问题。为了不降低精度,在次代残差网络(ResNeXt)块的基础上添加了非对称卷积(AC)模
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实体关系抽取是构建大规模知识图谱及各种信息抽取任务的关键步骤。基于预训练语言模型,提出基于头实体注意力的实体关系联合抽取方法。该方法采用卷积神经网络(CNN)提取头实体关键信息,并采用注意力机制捕获头实体与尾实体之间的依赖关系,构建了基于头实体注意力的联合抽取模型(JSA)。在公共数据集纽约时报语料库(NYT)和采用远程监督方法构建的人工智能领域数据集上进行实验,所提模型的F1值相较于级联二元标记
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为提高重大公共卫生风险治理过程中的应急物流效率,在分析政府与物流企业行为特征的基础上,设计了面向重大公共卫生风险治理的高效应急物流协同机制。通过构建地方政府与物流企业的演化博弈模型,探究了地方政府监管和物流企业协同的演化规律与路径,然后利用数值仿真来验证所提模型的可行性和有效性。结果表明,与商业物流协同机制相比,面向重大公共卫生风险治理的应急物流协同机制更依赖于地方政府的监管力度,并且该机制使得物
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