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针对视频流行度动态变化过程中的时序信息难以捕捉的问题,提出一种融合内容特征和时序信息的深度注意力视频流行度预测模型(DAFCT)。首先,根据用户的反馈信息,构建基于注意力机制的长短期记忆网络(Attention-LSTM)模型来捕捉流行趋势并挖掘时序信息;然后,采用神经网络因子分解机(NFM)处理多模态的内容特征,并采用嵌入技术对稀疏的高维特征进行降维处理,从而降低模型的计算复杂性;最后,采用concatenate方法融合时序信息和内容特征,并设计了一种深度注意力视频流行度预测(DAVPP)算法来求解DAFCT。实验结果表明,与Attention-LSTM模型和NFM模型相比,DAFCT的召回率分别提高了10.82和3.31个百分点,F1分数分别提高了9.80和3.07个百分点。 相似文献
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基于S3C2410的U-Boot的移植方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对启动加载程序BootLoader严格的依赖于具体的嵌入式硬件系统并且从头开发一套适合特定硬件系统的BootLoader又相当复杂这一问题,分析了一款功能强大的BootLoade-U-Boot的功能与目录结构,并以基于S3C2410的YC2410开发板为背景,介绍了基于S3C2410的U-Boot的移植思想及方法,并通过该方法快速将U-Boot成功的移植到了YC2410开发板上. 相似文献
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基于共生矩阵的遥感图像面向对象分割 总被引:1,自引:1,他引:0
为了使通过共生矩阵能得到更合理的纹理特征,实验1研究了开窗大小变化对各纹理特征的影响,从而为计算共生矩阵时的开窗大小选择提供依据。进而按照实验1的研究结果,实验2把纹理特征和光谱特征结合起来对高分辨率遥感影像进行了面向对象的分割,并与不考虑纹理信息的分割结果通过优度实验法进行了对比研究。对比结果表明,考虑了纹理信息的面向对象分割能更真实有效地反映图像中地物目标的整体结构,为进一步有效的地物分类提供保障。 相似文献
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