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基于多通道特征和混合注意力的环境声音分类
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计算机技术与发展 2023年 第8期33卷 43-50页
作者： 周帅 李理 彭章君 黄鹏程 西南科技大学计算机科学与技术学院 四川绵阳621000 四川省自主可控人工智能工程技术中心 四川绵阳621000
环境声音分类(ESC)已成为非常重要的研究方向,但由于环境声音种类繁多,无法进行统一表征,加之易受噪声的干扰,使得ESC任务变得复杂。为了提高ESC任务的识别精度,提出了基于多通道特征和混合注意力模型的分类方法。首先,将ESC信号进行时... 详细信息
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面向媒体融合的深度学习训练数据集研究
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广播电视信息 2017年 第10期24卷 59-63页
作者： 张智军 王倩 席岩 王磊 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 北京工商大学
深度模型结构复杂,对其进行优化需要庞大的数据量和计算资源,训练数据库的规模和质量直接影响模型的效果。本文介绍了进行深度学习研究时常用的图像、logo、视频和音频等4类数据库,分别从数据库图像数目、类别、大小、训练/测试集划分... 详细信息
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基于深度学习的输电线路外破图像识别技术
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计算机系统应用 2018年 第8期27卷 176-179页
作者： 张骥 余娟 汪金礼 谭守标 安徽南瑞继远电网技术有限公司 合肥230088 安徽大学 合肥230001
在电力系统中,识别并排除输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.图像识别技术是识别外破风险的一个有效方法.针对外破隐患识别问题,本文提出了一种通过卷积神经网络训练获取深度模型的检测算法,该算法... 详细信息
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基于卷积神经网络的抛石防波堤沉降预测
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天津建设科技 2021年 第5期31卷 4-6页
作者： 陈少青 陈文强 程林 包胜利 天津市北洋水运水利勘察设计研究院有限公司 天津300460 天津理工大学管理学院 天津300384 中交天航港湾建设工程有限公司 天津300450
为了通过预测防坡堤施工期间的沉降速率及时调整施工进度和工序,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)构建深度网络模型,预测抛石防波堤施工期间的沉降,选择抛石防波堤堤身高度、孔隙水压力和深层水平位移3个输入参数... 详细信息
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