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[学位论文] 作者：尚学达,
来源：哈尔滨理工大学 年份：2021
人类可以很轻松的识别现实世界中的不同类型的物品,对计算机而言,在没有经过监督学习方法、非监督学习方法教会计算机如何去识别现实世界中的物体之前,不同类别的图像之间并没有什么实质性的差别,唯一的差别就是“0”和“1”的排列顺序不同。近年来深度学习发展......
[期刊论文] 作者：李想,王卫兵,尚学达,,
来源：计算机应用 年份：2021
针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成(Pointer Generator)网络和覆盖损失(Coverage Loss)进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的......
[期刊论文] 作者：王小玉,韩彤彤,尚学达,,
来源：北京邮电大学学报 年份：2021
为了解决疲劳驾驶易造成交通事故的问题,提出了基于密集连接网络的驾驶疲劳状态检测方法.首先,借助摄像机采集驾驶状态视频,获取视频帧图像后利用图像处理技术进行图像预处理;利用自适应提升算法检测人脸,再用灰度积分投影和径向对称变换算法定位驾驶员的眼部区......
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