一种基于双注意力机制的水质长期预测方法.pdf

基于Transformer稀疏注意力机制的水质预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116050571 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211449236.4 G06F 17/16 (2006.01) (22)申请日 2022.11.

2023-05-11 约1.29万字 13页立即下载

一种基于注意力机制的卷积时序房价预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819256 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110250804.7 (22)申请日 2021.03.08 (71)申请人重庆

2023-06-06 约1.52万字 12页立即下载

一种基于注意力机制的GCN-LSTM船舶交通流预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881295 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210410429.2 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人南京理工大学地址 210094

2023-05-14 约1.64万字 13页立即下载

一种基于注意力机制的剪接位点预测及解释性方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114566216 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210178010.9 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人桂林电子科技大学地址 54100

2023-05-08 约1.53万字 15页立即下载

一种基于多头自注意力机制的交通流量预测模型及方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990594 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110339239.1 (22)申请日 2021.03.30 (71)申请人上海海事大学地址

2023-06-10 约1.6万字 12页立即下载

一种基于图注意力机制的跨语言知识图谱链接预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564596 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210201390.3 G06N 20/20 (2019.01)

2023-05-09 约1.07万字 8页立即下载

一种基于自注意力机制的时序网络的洪水流量预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819219 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110110897.3 (22)申请日 2021.01.26 (71)申请人河海大学地址 21

2023-06-04 约9.85千字 9页立即下载

基于注意力机制的交通速度预测方法研究.docx 基于注意力机制的交通速度预测方法研究一、引言随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，交通速度预测成为了解决这一问题的关键手段。然而，传统的交通速度预测方法往往无法充分捕捉交通流量的时空依赖性和复杂性。近年来，深度学习技术的快速发展为交通速度预测提供了新的思路。本文提出了一种基于注意力机制的交通速度预测方法，旨在提高预测精度和鲁棒性。二、相关工作近年来，许多研究者对交通速度预测进行了深入的研究。传统的预测方法主要基于历史数据和时间序列分析，然而这些方法往往无法充分捕捉交通流量的时空变化特征。随着深度学习技术的发展，许多基于神经网络的交通速度预测方法被提出，如循环神经网络（RNN）、长

2025-03-06 约4.88千字 10页立即下载

基于注意力机制的行人轨迹预测方法与系统设计.docx 基于注意力机制的行人轨迹预测方法与系统设计一、引言随着智能交通系统的快速发展，行人轨迹预测成为了重要的研究方向。准确的预测行人的未来轨迹，不仅有助于提高交通安全性，还能为自动驾驶、智能监控等应用提供有力支持。本文提出了一种基于注意力机制的行人轨迹预测方法与系统设计，以实现对行人行为更精准的预测。二、相关技术及理论背景 2.1注意力机制 注意力机制是一种能够使模型在处理信息时，对重要信息给予更多关注的机制。在深度学习中，注意力机制已被广泛应用于各种任务中，如自然语言处理、图像识别等。在行人轨迹预测中，通过引入注意力机制，可以更好地捕捉行人与周围环境之间的相互作用。 2.2行人轨迹预测行人

2025-03-20 约4.63千字 10页立即下载

基于注意力机制和堆叠LSTM的交通预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881282 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210311798.6 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人天津大学地址 300072 天津

2023-05-15 约1.4万字 12页立即下载

基于混合注意力机制的电力负荷预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548510 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210056626.9 (22)申请日 2022.01.18 (71)申请人国网江西省电力有限

2023-05-09 约1.59万字 14页立即下载

基于注意力机制的行人轨迹预测方法与系统设计.docx 基于注意力机制的行人轨迹预测方法与系统设计一、引言随着智能交通系统的快速发展，行人轨迹预测成为了重要的研究方向。准确的预测行人的未来轨迹对于提高道路交通安全、智能驾驶以及视频监控等领域具有重要意义。传统的行人轨迹预测方法往往忽略了行人之间的相互影响以及行人对周围环境的注意力分配。因此，本文提出了一种基于注意力机制的行人轨迹预测方法与系统设计。二、方法概述本方法以深度学习为基础，结合注意力机制，实现对行人未来轨迹的预测。系统主要包含以下几个部分：数据预处理、特征提取、注意力机制建模以及预测输出。（一）数据预处理首先，系统对输入的行人轨迹数据进行预处理。包括数据清洗、坐标转换等操作，使

2025-05-03 约4.25千字 9页立即下载

一种基于多部件自注意力机制的行人重识别方法.docx PAGE 1- 一种基于多部件自注意力机制的行人重识别方法一、引言随着城市化进程的加快，智能监控系统在公共安全、交通管理等领域发挥着越来越重要的作用。行人重识别作为智能监控系统中的一个关键环节，旨在解决同一场景下不同摄像头捕捉到的行人图像的匹配问题。然而，由于光照、姿态、遮挡等因素的影响，行人重识别面临着巨大的挑战。传统的行人重识别方法大多依赖于全局特征提取，忽略了行人图像中局部特征的丰富性和多样性。近年来，深度学习技术的快速发展为行人重识别领域带来了新的突破。自注意力机制作为一种有效的特征提取方法，能够自动学习图像中不同部分之间的关系，从而提高特征提取的准确性和鲁棒性。本文提出了一种基于

2025-01-20 约2.43千字 5页立即下载

基于一种视觉注意力机制的图像描述方法.pptx 基于一种视觉注意力机制的图像描述方法汇报人：2024-01-28 目录contents引言视觉注意力机制概述基于视觉注意力机制的图像描述方法实验结果与分析相关领域应用与展望总结与展望引言01 研究背景与意义图像描述是计算机视觉和自然语言处理领域的重要研究方向，旨在将图像内容转化为自然语言描述，实现图像信息的有效传递和理解。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像描述方法取得了显著成果，但仍存在一些问题，如描述准确性不高、缺乏细节信息等。因此，研究基于视觉注意力机制的图像描述方法，对于提高图像描述的准确性和细节信息的丰富度具有重要意义。国内外研究现状目前，图像描述方法主要分为基于模板的方法

2024-06-24 约3.77千字 31页立即下载

一种基于两阶段注意力机制的代码搜索方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112800172 B (45)授权公告日 2022.07.12 (21)申请号 202110167463.7 G06F 8/71 (2018.01) (22)申请日 2021.02.

2023-06-03 约3.61万字 21页立即下载