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1993年 | 94篇 |
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1991年 | 62篇 |
1990年 | 54篇 |
1989年 | 59篇 |
1988年 | 21篇 |
1987年 | 5篇 |
1986年 | 14篇 |
1985年 | 3篇 |
1984年 | 3篇 |
1983年 | 4篇 |
1982年 | 4篇 |
1981年 | 3篇 |
1980年 | 1篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 93 毫秒
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目的 传统的手绘图像检索方法主要集中在检索相同类别的图像,忽略了手绘图像的细粒度特征。对此,提出了一种新的结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法,既注重通过深度跨域实现整体匹配,也实现细粒度细节匹配。方法 首先构建多通道混合卷积神经网络,对手绘图像和自然图像分别进行不同的处理;其次通过在网络中加入注意力模型来获取细粒度特征;最后将粗细特征融合,进行相似性度量,得到检索结果。结果 在不同的数据库上进行实验,与传统的尺度不变特征(SIFT)、方向梯度直方图(HOG)和深度手绘模型Deep SaN(sketch-a-net)、Deep 3DS(sketch)、Deep TSN(triplet sketch net)等5种基准方法进行比较,选取了Top-1和Top-10,在鞋子数据集上,本文方法Top-1正确率提升了12%,在椅子数据集上,本文方法Top-1正确率提升了11%,Top-10提升了3%,与传统的手绘检索方法相比,本文方法得到了更高的准确率。在实验中,本文方法通过手绘图像能在第1幅检索出绝大多数的目标图像,达到了实例级别手绘检索的目的。结论 提出了一种新的手绘图像检索方法,为手绘图像和自然图像的跨域检索提供了一种新思路,进行实例级别的手绘检索,与原有的方法相比,检索精度得到明显提升,证明了本文方法的可行性。 相似文献
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为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。 相似文献
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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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《营造法式》卷四大木作制度规定了"凡四耳斗,于顺跳口内前后里壁各留隔口包耳",并给出华栱开栱口之法:"华栱于底面开口,深五分,广二十分"。使华栱在构造上能够与隔口包耳相匹配。然而,隔口包耳与华栱之栱口尺寸并不严密吻合,二者之间存在尺寸间隙。通过文献调查,发现已有的文献对隔口包耳的作用及尺寸间隙问题观点不一,存在模糊认识,甚至忽视了尺寸间隙的存在。针对上述问题,在对斗耳、隔口包耳受力机制分析的基础上,结合工程施工安装的实际,厘清了尺寸间隙的原因,指出隔口包耳的作用是对斗耳的拉结加固。并从地域性传统木构建筑中"斗"的隔口包耳退化,以及斗耳的高度减小的流变过程,进一步实证了隔口包耳与斗耳高度存在受力机制上的联系。 相似文献
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