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李建红; 苏晓倩; 吴彩虹;
安徽理工大学人工智能学院;
安徽理工大学安全科学与工程学院;
层次注意力; 自注意力网络; 残差融合; 矩阵分解;
机译:在层次结构化对象内部和之间进行视觉注意力定向和聚焦的层次导航
机译:RACMF:鲁棒的注意力卷积矩阵分解用于等级预测
机译:大规模WSN中基于层次矩阵分解且无需密钥恢复的签密
机译:解码深度:使用多分辨率矩阵分解探索深度表示的类层次结构
机译:用于组合优化的深度残差学习:具有注意力和转换模块
机译:在Twitter中跟踪集体注意力集群的时间演变:时间演化的非负矩阵分解
机译:通过深度加强学习进行注意力的注意力,以进行动作识别
机译:通过注意力指导支持态势评估:成本效益和加工分析的深度
机译:通过在三维图像深度方面进行澄清(例如,三维图像深度是通过使用三维扫描仪解决三维图像深度问题的一种方法),通过澄清边界层的能力来减少解码错误的层次化遗传结构的方法使用相同的距离图像测量系统
机译:使用深度受限的层次结构订阅来管理分布式处理系统的元数据层次结构
机译:使用深度学习和矩阵分解匹配集成过程管理系统用户的系统和方法
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