多任务学习相关论文
智能汽车周边环境的准确、高效感知是实现高等级自动驾驶的必要前提,是车辆智能化程度的集中体现,也是当前智能汽车领域备受关注的......
人工智能与经济社会的深度融合给人类社会发展带来强大动能,但随之而来的安全威胁和隐私保护问题却带来了新的挑战。人的身份安全......
现如今人脸识别相关技术应用在学校、公安等各个领域之中,其中人脸属性识别技术应用越来越广泛,为解决传统卷积神经网络模型复杂、......
贴壁细胞是细胞功能研究、癌症机制研究、药物发现等应用的主要研究对象。在贴壁细胞的培养过程中,对细胞进行自动且精准的实例分......
事件抽取作为信息抽取的核心子任务,其对于互联网的信息化处理起着至关重要的作用。而受限领域多、样本少的困境,事件抽取的模型往......
时间序列预测（Time Series Forecasting）的重要性日益显著,在新能源发电、量化投资、家庭用电需求侧响应、交通预测等众多领域有着广......
在现如今的大数据分析信息时代,表情识别技术在人机交互与情感分析等领域中具有十分普遍的运用,是计算机视觉应用领域里的一个非常......
不同于目前大多数只倾向于研究单一的分类或回归任务的航班延误预测方法，该文提出一种基于多任务NR-DenseNet网络的航班延误预测模......
期刊
盲道和盲道障碍物是影响盲人出行安全的重要因素，现有算法只对盲道分割和盲道障碍物检测单独处理，效率偏低、计算量偏高。针对上述问......
利用信号特征自动学习和提取的特性，深度神经网络已被成功应用于基于振动的结构损伤定位或程度诊断。单一的损伤位置或损伤程度诊断......
本文提出了一种基于注意力的端到端韵律结构和重音联合预测方法,首次将韵律结构预测和重音预测统一到同一框架中。该方法是基于端......
意图识别和语义槽填充是自然语言理解的两个关键任务,主流研究方法是建立意图和语义槽联合识别模型,通过参数共享的方式来体现二者......
提出了一种基于深度学习的多疾病分类方法，实现了一个完整的眼底视网膜图像辅助诊断解决方案。将Resnet50作为主干网络，并且利用多任......
针对工件表面图像中划痕缺陷尺寸比例异常、尺度变换大、背景纹理复杂等问题，提出一种基于无锚框关键点的工件表面缺陷检测算法AFKP......
在线评论中包含用户的情感倾向和感情态度，而且一条评论往往包含用户对商家多个方面的评价态度。针对评论的方面级情感分析问题，提出......
现有多模态机器翻译（Multi-modal machine translation, MMT）方法将图片与待翻译文本进行句子级别的语义融合.这些方法存在视觉信息......
多任务学习通过利用相关任务的共享信息优化多个学习任务,从而提升各个任务的模型预测能力。多任务学习作为人工智能的一个重要研......
基于目标的情感分析（Target-Based Sentiment Analysis）是情感分析领域最具有挑战性的课题之一，需要同时解决目标提取和特定目标情感......
问题生成旨在理解输入端的语义,自动生成自然语言描述的问句。本文主要研究输入端为陈述句与目标答案（陈述句中的一个连续片段）的问......
近年来,随着我国经济迅猛发展,人们生活水平的不断提高,不管是工业生产还是日常生活都对电能的需求的越来越大。能源生产和消费方......
随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术的快速发展,语音情感识别技术已经成为当前的研究热点。在语音情感识别技术中,情感特......
随着互联网的飞速发展,计算机毒理学成为药物毒性预测的重要手段。它具有快速、准确、无污染、低代价等优点,逐渐成为重要的体外预......
目前国内在面部特征点检测和头部姿态估计研究领域多采用单任务方式，即分别对两项任务建立独立模型进行检测处理，忽视了二者之间可共......
乳腺癌位于女性癌症之首,严重威胁了女性的生命健康。通常情况下,放射科医生可通过乳房X线摄影和乳腺超声检查发现乳腺癌活动的早......
基于多任务神经网络模型，提出一种多任务测井储层参数预测方法，利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行预测.分别采......
针对海量用户负荷预测场景下，应用单任务用户负荷预测法所导致的运行效率低以及无法学习相关任务间关联关系等问题，提出一种基于多维......
目的 现有基于RGB-D（RGB-depth）的显著性物体检测方法往往通过全监督方式在一个较小的RGB-D训练集上进行训练,因此其泛化性能受到较......
在区域型综合能源系统（IES）内各负荷间耦合程度逐渐增强和对更准确、可靠的用能预测需求日益提高的背景下，提出一种基于耦合特征构造......
跨语言信息检索是信息检索领域的重要任务之一。现有的跨语言神经检索方法通常使用单任务学习，单一的特征捕捉模式限制了神经检索模......
光学遥感图像的变化检测是地球观测领域一项重要而富有挑战性的任务。近期的变化检测研究引入深度学习理论,实现了性能上的突破。......
近年来以深度学习和自然语言处理为代表的人工智能技术取得巨大突破，推动了司法智能化方法的发展。目前深度神经网络技术在法律审判......
本研究针对现有公交车程时间预测方法不适用于公交有限数据集，且难以对区域内多条公交线路进行预测的缺点，研究设计了一种基于多任务......
伴随着电子商务等行业的快速发展,物流商品的订单呈现井喷式的增长,相应的仓储问题也愈发复杂化。在物流供应链中,仓储系统管理着......
近年来自动驾驶和驾驶辅助系统成为研究的热点。在自动驾驶和车辆导航应用中,路面交通信息数据是最重要的辅助数据之一,这使得基于......
随着信息时代的到来,信息的来源开始变得更加多样化。多源数据可以从多个角度描述同一个对象,各数据集之间可能存在关联性。因此,......
随着互联网的普及,越来越多的人选择在线上进行消费、娱乐、社交以及学习,同时也在各类网络平台上留下了大量的评论文本。这些海量......
随着能源利用技术的发展,为提升能源供应环节效率、降低用户用能行为的不确定性,综合能源系统受到越来越多的关注。此外,传感器及......
自动调制识别技术至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。近年来,基于深度学习方法的调制信号识别引起人们关注,因为深度学习有强......
单目图像的深度估计是计算机视觉研究的基础性课题,由于其可以指导多种高阶视觉任务的学习,且具有良好的实际应用前景,近年来也成......
对视网膜病变进行完整的分割是重要的临床诊断手段。地图状萎缩（GA）是干性老年性黄斑病变（AMD）的晚期表现,是导致永久性中心视力丧失的......
在一个视频监控系统中,最基本的两个问题是:1)如何在一张高分辨率图像中锁定行人的位置,以及2)如何在一组形形色色的行人图像中找......
可再生能源在电力系统中得到了越来越多的应用,与之伴随的是电能质量扰动（power quality disturbances,PQDs）发生的概率变大,在用户......
目前,我国青少年人群中屈光不正的情况越来越普遍,学习时的坐姿不正是最主要的原因之一。越来越多的智能台灯增加了坐姿检测功能,......
