全面提高新型城镇化水平 提升人民幸福感获得感

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为解决传统音乐情感分类特征单一,导致训练效果差的问题,提出了一种多模态注意力融合网络模型,首先将执行情感分类使用的歌词和音频分离,将上下文特征提取方法与分类器相结合,从而提高特征提取效率;其次通过注意机制融合多模态特征,从而加快模型训练效率及情感分类准确率;接着提出了一种自适应孤立森林噪声方法增强模型对不均衡样本的适应性,并在一定程度上缓解模型过拟合问题.最后,将模型与LSTM、GRU、BI-LS
基于舆情事件的关键词抽取算法作为舆情监测的基础技术之一,其目的是在不同的舆情事件中抽取出人们关注的核心词汇,从而快速了解新闻内容。随着深度学习的发展,传统的无监督关键词抽取技术和有监督算法中的分类模型已经逐渐被基于深度学习的序列标注模型所替代。梳理无监督关键词抽取的限制性、分类模型在关键词抽取中的优势与不足、以及现有的深度学习对关键词抽取技术发展的帮助,重点分析整体关键词抽取技术的发展中卷积神经网
<正>慢性阻塞性肺疾病(COPD)是目前威胁人类健康的重要疾病之一,致死、致残率高[1]。研究表明,慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)是导致COPD患者死亡的重要因素,而COPD患者每年发生0.5~3.5次急性加重[2]。氧疗是COPD患者常用的辅助呼吸治疗方法,传统氧疗方式已不能满足患者需求,经鼻高流量氧疗(HFNC)是一种新型无创呼吸支持手段,具有改善通气氧合及舒适性高等优点,已广泛应用
针对轴承故障诊断中数据集较小,现有诊断方法鲁棒性较低且易被噪声干扰的难题,提出了基于特征增强和卷积神经网络故障识别方法。首先对振动采样信号进行短时傅里叶变换(STFT)与小波变换处理,获取时频图,然后对时频图进行卷积操作,获取故障信号特征图。最后,将获得的特征图通过通道注意力机制模块,再通过卷积神经网络,实现对轴承故障的分类。结果表明,该方法在西储大学数据集添加-40 dB噪声的情况下,故障准确率
低年级学生由于刚刚进入语文学习的大门,其识字能力还未形成,识字教学因此成为小学生语文学习的基础,这要求教师采用科学的识字方法开展教学。课堂是教师开展教学活动的主阵地,教师要积极探究形式多样的识字方法,以便帮助学生理解字形,掌握汉字,增加学生的识字量。
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研究目的:上海市自2012年起在高中试行专项化体育课程改革,进行专项化改革后学生在课上的运动负荷的实际情况,如何在80分钟的体育课上如何达到较高运动负荷以促进学生身心健康发展,是当前高中专项化体育课程改革中备受关注的问题。因此,本研究以内容主题"篮球—策应配合"的课程为例,通过对该课程的教学内容的组织和教学方法手段的优化,提升该课程上学生的运动负荷,并通过优化前(对照班)和优化后(实验班)的前后数
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