Bi-LSTM相关论文
在社会生产力水平飞速发展的过程中,生态环境受到破坏,环境污染问题加剧,人们开始日益关注空气质量问题。空气污染可能引发多种人......
变形是地下结构施工安全状态的重要评价指标。针对数据驱动变形预测方法中地下施工动态影响因素难以量化这一问题，提出了基于控制区......
为强化心电信号渐变特征，提高时序信号分类精度，基于Bi-LSTM，提出一种融合渐变数据特征的自适应算法—IGF+Bi-LSTM（self-adaptive Bi-L......
【目的】及时、准确地作物分类制图是农情监测的重要依据。本研究基于双向长短期记忆网络模型探究深度学习技术在时间序列遥感作物......
情感分析是自然语言处理领域的一个分支,近年来引起了广泛的研究与关注。但是对于某些特定语料,通用的情感分析模型往往达不到最佳......
近年来,在数字化时代的背景下,随着网络信息技术在社交媒体、电子商务、信息检索和推荐等领域的广泛应用,互联网上复杂文本的数量......
铁路物流园区是铁路货物运输的重要节点,它可以将铁路运输与其他各类运输方式有机结合,成为联运的重要保障。合理规划铁路物流园区......
传统的石油化工过程建模中仅使用静态数据，而未能充分考虑连续生产过程中时序信息对建模指标的影响。本研究提出了一种静态与时序数......
针对现有短时交通流预测模型误差评价指标无法表征预测结果变化准确性的缺陷，提出将方向准确度（DA）作为评价指标之一加入综合评价体系......
文本匹配是自然语言处理的一个核心研究领域,深度文本匹配模型大致可以分为表示型和交互型两种类型,表示型模型容易失去语义焦点难......
目前,我国患老年病尤其是老年痴呆症的人数日益增多,能够有效的检测患病老年人的异常行为并及时干预对独居老人生活质量的提高和生......
近年来,我国经济发展较快,人民的生活逐渐富裕,因此对电能的需求以及用电质量要求越来越高。快速准确的电力负荷预测为电力市场的......
随着互联网的进步与发展,人们习惯于在互联网上自由地表达自己的感受或表达自己的观点,同时也希望通过互联网得到对事物某方面的参......
为提高电子装备故障预测结果的准确性，提出一种基于Bi-LSTM的电子装备故障预测方法。首先，在研究长短时记忆网络（LSTM）的基础上，提出将......
在数字化时代新趋势下,传媒通信等主要领域信息达到了极速的传播推广,掀起了社交网络的浪潮。用户在各大网络平台快速的收集翻阅信......
无线通信技术的快速发展对通信系统的传输速率、频谱利用率以及鲁棒性等有着更高的要求。在采用大规模无线通信信道的新一代的通信......
随着软件在日常生活中的广泛使用,软件安全问题正逐渐引起人们的重视。其中缓冲区溢出漏洞在软件安全中最常见也是最严重的一种漏......
随着互联网上各种视频数据的爆发式增长,如何快速了解视频的主要内容,缩短浏览时长成为了一个亟待解决的问题。视频摘要通过提取视......
随着我国城市化进程的快速推进,城市轨道交通在满足乘客出行需求和缓解城市交通拥堵方面发挥了极大的作用。在城轨运营网络成型,且......
短文本信息被越来越多的商业分析所重视,企业能够从文本数据中挖掘出用户情感信息从而做出更有价值的商业决策.现有的文本分析模型......
文本填充作为文本生成领域中一个重要的研究课题,能够广泛应用于实际前景。通过缺失部分周围环境（上下文语境）来填充缺失的部分,生成......
红外热成像图像中的人体行为检测是指在红外热成像图像数据中分析出人体目标进行的行为动作并生成符合用户浏览的描述语句,红外热......
针对利用传统机器学习（Traditional Machine Learning,TML）算法,如反向传播（Back Propagation,BP）神经网络、支持向量机（Support Vector......
为了解决采购计划制定时无科学依据而造成资源浪费的问题,采用LSTM和Bi-LSTM神经网络实现对不常用备件的需求预测,建立了不常用备......
Natural Language Inference(NLI),which is also known as Recognizing Textual Entailment(RTE),aims to identify the logical ......
伴随着社会经济的快速发展,地铁、隧道、桥梁等建筑在人们的生活中占据的地位越来越高,预测分析建筑的结构变形数据,及时发现存在......
TKCA:a timely keystroke-based continuous user authentication with short keystroke sequence in uncont
Keystroke-based behavioral biometrics have been proven effective for continuous user authentication.Current state-of-the......
目前长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)是滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测的常用方法,但其训练......
为助力广大中小企业快速查新,亟需使用人工智能手段对科技政策文本知识建模,构建基于知识图谱的结构化查询。本研究以采集到的全国......
动力性差、尺寸大是货车影响道路交通流运行效率的重要原因,为提高货车运行效率,对快速路货车流量预测问题进行研究.基于货车GPS轨......
伴随着大数据时代的到来,越来越多的人热衷于在各大网络影视平台观看影视作品。但是由于在大数据背景下,存在着海量弹幕文本,用户......
文本情感分析(又称意见挖掘),是对带有情感倾向的文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。本文提出将卷积神经网络(CNN)和双向长短......
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通......
随着移动互联网的普及和高速发展,媒体服务模式的不断创新,广大用户在方便快捷的获取各式各样优质内容的同时,也带来了严重的盗版......
由于传统汽车的普遍使用造成的全球环境问题和能源危机,新能源EV(electric vehicle,EV)逐步取代传统汽车作为新型交通工具,EV入网......
情绪原因识别是文本情绪分析领域中的一个前沿研究方向。传统情绪原因识别方法需要进行规则制定、抽取特征,而该文从情绪原因的语......
当前社会中信息技术的不断发展和应用越来越受到人们的关注,信息技术也在很大的程度上方便了广大群众的生活。大数据、人工智能等......
随着现代化技术的迅速发展,互联网已成为实现人们进行交流的最重要的一个途径。越来越多的互联网用户通过网络的途径来表达自己的......
由于传统电压暂降传播研究方法是基于孤立时间断面的机理分析方法,无法揭示电压暂降在传播过程中的变化规律,文章提出一种基于数据......
随着深度学习与人工智能的发展,各种自动评分系统层出不穷。在主观题自动评分中,尤其是在辨析题中,答题者需要对人物或者事件从各......
虚词在汉语中具有连接语义的重要功能,却很少应用于搜索引擎、机器翻译、人机对话这类对语义理解要求高的领域。古汉语虚词随时代......
蛋白质与RNA结合形成的复合物在生物过程中至关重要,有利于鉴定因果疾病变体、基因表达调节、翻译等。蛋白质与RNA在体内结合受到......
近年来,人工智能领域技术高速发展,计算机视觉等技术得到人们的广泛关注,其中人体行为识别成为研究热点之一。其在医疗诊断、智能......
近年来,随着国内的互联网行业的飞速发展,各种电商平台,社交平台的出现,网络用户也日益增多。互联网给人们的生活带来了很大的便利......
ICU医学预测的主要目标是通过研究和分析病患的临床医疗数据,判定其身体状况以及病情的发展趋势。良好的预测模型可以帮助医生更好......
