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近年来,随着互联网的飞速发展,数据量与日俱增,造成了信息过载的问题。为了解决信息过载问题,推荐系统（Recommendation System,RS）应......
深度学习因其广泛的应用前景而受到众多研究人员的青睐。然而对抗样本的存在使深度神经网络的安全受到威胁。对抗样本是指将微小的......
实时准确的电力系统扰动分类有利于避免大规模停电事故的发生.然而同步相量测量单元的数据质量问题严重影响其在扰动分类上的应用.......
在建筑节能与建筑智能化发展中,对建筑用能做出预测并根据能耗预测结果调节建筑运行策略,进行能源管理和建筑用能诊断已经成为重要......
计算机断层成像（Computerized Tomography,CT）作为最常用的医疗影像技术之一,在临床诊断和治疗中发挥着重要的作用,但高剂量的X射线......
近年来,随着深度学习的发展,人工智能与人们的生活越来越紧密,在人脸识别、自动驾驶、医疗等领域已经得到了广泛的应用。与此同时,......
本文主要研究的是多任务优化问题中的任务选择算法。多任务优化问题是指多个优化任务在并发过程中相互进行知识迁移,从而提升各任......
针对现有基于自编码器(AE)的过程监测方法在故障隔离和识别方面存在的缺陷,提出了一种基于去噪自编码器(DAE)的故障隔离与识别方法......
极限学习机（extreme learning machine,ELM）是一类针对前向神经网络设计的机器学习算法,该算法具有训练速度快、泛化性能优、不会陷......
制造服务是否可信是产品服务系统(PSS)应用的关键问题,工业互联网平台(IIP)的快速应用及部署为制造服务的可信接入提供了平台支撑.......
作为一种新型多天线(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术,空间调制(Spatial Modulation,SM)利用天线序号携带比特信息,即任......
现代计算机的显示信号传输过程存在的电磁泄漏,从电磁泄漏还原得到的图像会受到噪声的严重污染,使得其中的文本内容难以识别。本文......
安全态势感知对于提高工业控制系统的主动防御能力具有重要作用.如何从复杂的系统结构中提取出有效的安全态势要素,并进行合理的融......
摘 要：神经机器翻译模型的学习往往依赖于大规模的平行语料，然而并不是所有语言对都有充足的平行语料。为了解决神经机器翻译中平行......
针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题,设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输......
现有的一些多标签分类算法,因多标签数据含有高维的特征或标签信息而变得不可行.为了解决这一问题,提出基于去噪自编码器和矩阵分......
训练基于序列到序列(seq2seq)的文本简化模型需要大规模平行语料库,但是规模较大且标注质量较好的语料却难以获得。为此,提出一种......
质子交换膜燃料电池(PEMFC)作为一种新型清洁、高效能源,正受到全世界研究者和工业界的密切关注。为了提高燃料电池在实际生产应用......
随着互联网行业的飞速发展,互联网上的信息量呈指数型增长。在纷繁复杂的互联网信息中,如何筛选出用户想要的信息成为推荐系统的主......
近年来,全球风电产业发展迅猛,风电机组装机容量持续增加。然而,伴随着风电的持续快速发展,在役的风电机组故障却不断涌现,运行效......
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车型识别在视频监控系统中起着关键作用,文中利用深度神经网络和超分辨率来实现交通监控中的车型识别。利用深度卷积神经网络Caffe......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
为了更加准确地进行语音情感识别,提出了一种基于去噪自编码器的语音情感识别模型。该模型用Open SMILE提取了语音中的声学特征,利......
对建筑能耗预测的研究根据预测时间间隔长度分为短期、中长期、长期。其中,短期建筑能耗的预测使用广泛,基于短期预测结果可对建筑......
文档表示模型可以将非结构化的文本数据转化为结构化数据,是多种自然语言处理任务的基础,而目前基于词的模型在文档表示任务中有着......
传统的轴承健康因子(HI)构建方法一般需要由人工进行特征提取、特征选择、特征融合,并需要依赖大量专家经验和信号处理技术,且需要......
人脸检测是一种在任意数字图像中找到人脸的位置并确定其大小的计算机技术。受到光照、姿态、表情、噪声和遮挡等因素的影响,人脸......
为进一步提升语音测谎性能,提出了一种基于去噪自编码器(DAE)和长短时记忆(LSTM)网络的语音测谎算法。首先,该算法构建了优化后的D......
