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近年来,电商个性化推荐成为电商领域的研究热点。目前个性化电商推荐技术虽然已经取得了不错的成绩,但冷启动、推荐结果多样性、推......
图像在人类信息交流日渐频繁的今天扮演着高效信息传递者的角色,而高质量图像包含了更多更丰富的信息,能够满足人们对于更高效信息......
现有的基于深度学习的情感原因发现方法往往缺乏对文本子句之间关系的建模,且存在学习过程不易控制、可解释性差和对高质量标注数......
随着商用Wi-Fi 设备的大量普及,基于Wi-Fi 的非接触式感知已经引起了广泛的关注。目前,已有一些研究探索了利用Wi-Fi 进行身份识别......
本文构建了一种基于编码器-解码器结构的网络结构,用于处理手写数学表达式识别的问题。经过对不同卷积神经网络的测试,整个网络先......
新闻流行度预测是对新闻在未来时刻的点击量、评论数或者转发量的预测,通过对流行度的预测能够进行新闻质量评估,新闻排名,新闻推......
随着计算机水平的提高和大数据时代的到来,文本分类作为自然语言处理的一个重要分支正发挥着越来越重要的作用,它在个性化推荐、数......
针对城市峡谷等多遮挡环境下信号频繁短时阻塞导致全球卫星导航系统(GNSS)接收机跟踪性能下降的问题,提出了一种GRU-RNN辅助的矢量......
针对现行配变重过载治理方法过于被动的问题,结合电力大数据和深度学习技术提出了一种适用于大规模配电网分析的台区配变重过载预......
准确的电力负荷边际电价联合预测有助于电力系统调度,同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务之一。现有的独立预测方法割裂了......
司法文书短文本的语义多样性和特征稀疏性等特点,对短文本多标签分类精度提出了很大的挑战,传统单一模型的分类算法已无法满足业务......
传统的基于几何形态的神经元分类方法依赖于神经元空间结构特征的提取与选择,会损失大量有用的神经元分类信息.应用自适应投影算法......
短时交通流量预测为智能交通系统(ITS)的研究方向之一。现有相关研究中所提及的基于深度学习的方法,需要较高的计算复杂度或模型的......
针对现阶段数据和特征决定自动睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出一种基于深度混合神经网络的自动睡眠分期模型。在模型主体......
口语理解（SLU）性能的好坏对口语对话系统有着至关重要的作用。在对基本循环神经网络及其变体长短时记忆（LSTM）网络和门限循环单元（GRU）网......
Deep Speech是一个端到端的语音识别系统,该系统使用深度学习的方法取代了传统的特征提取方法,直接从根据波形文件产生的频谱图中......
随着网络的发展,很多人在网络上发表自己对事物的看法和评价,通过对这些数据的分析可以得到不同的人对于某一种事物的情感倾向。如......
文本分类是一个典型且基础性较强的研究领域。传统方法是将文本分门别类后依靠人工手段获取特征信息,深度学习方法是将特征提取和......
命名实体识别的主要任务是从文本中识别人名、地名以及机构名等有意义的实体,是自然语言处理基础任务之一。命名实体识别在知识图......
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手势识别是当前计算机视觉的一个重要研究课题,由于手势旋转,角度等因素的影响,视频手势识别仍是一项具有挑战性的任务。该文提出......
期刊
针对TEC时间序列高噪声、非平稳、包含了线性和非线性的动态序列的特性,以IGS提供的2015年时间间隔为1 h的全年电离层TEC值为序列......
文本情感分析作为自然语言处理领域的一大分支,具有非常高的研究价值。该文提出了一种基于多通道卷积与双向GRU网络的情感分析模型......
中文命名实体识别作为中文自然语言处理领域中的基本任务之一,是中文自然语言处理综合应用中机器翻译、信息抽取等任务的基础环节,......
D类功率放大器具有优异的传输效率,属于开关类功放,其输出信号存在较大的非线性失真。对D类功率放大器进行行为建模时要同时考虑其......
