基于卷积神经网络和改进级联标注的快速关系抽取方法.pdf

基于全局-局部图卷积神经网络的多重关系抽取：方法与应用.docx 基于全局-局部图卷积神经网络的多重关系抽取：方法与应用一、引言 1.1研究背景与意义在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域，关系抽取（RelationExtraction,RE）是一项至关重要的任务，其目标是从文本中识别出实体之间的语义关系。随着互联网技术的飞速发展，大量文本数据如潮水般涌现，这些数据中蕴含着丰富的知识和信息，关系抽取技术能够将非结构化的文本转化为结构化的知识，从而为众多领域的应用提供有力支持。知识图谱作为一种语义网络，以结构化的形式描述了现实世界中的实体及其之间的关系，在智能问答、信息检索、推荐系统等领域发挥着关键作

2025-03-29 约3.48万字 28页立即下载

一种改进基于图神经网络的社交用户关联关系抽取方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117540109A (43)申请公布日2024.02.09 (21)申请号202311570545.1G06Q50/00(2024.01) (22)申请日2023.11.

2024-02-06 约1.59万字 16页立即下载

卷积神经网络级联.pptx 卷积神经网络级联的人脸测试来源CVPR 2015 paperA Convolutional Neural Network Cascade for Face DetectionHaoxiang Li, Zhe Lin, Xiaohui Shen, Jonathan Brandt, Gang Hua组员：刘波、金壮、陈楠、松寨一、介绍CNN二、如何实现基于CNN来检测人脸三、最终结果展示一、介绍CNN1.1CNN的原理 1-1 1.2CNN的模型（1）卷积能够将一个很多权值参数的图像经过卷积核之后变为一个权值参数很少的图像。如图1-1所示，在5×5的图像和3×3的卷积核作卷积操作后，重新输

2017-11-25 约1.41千字 14页立即下载

基于卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取.pptx 基于卷积神经网络的旅游领域实体关系抽取;目录;01;随着互联网和移动设备的普及，旅游领域的信息量急剧增加，如何有效地从海量文本中抽取出结构化信息成为研究热点。;目前，国内外学者已经提出了多种基于不同算法的实体关系抽取方法，如基于规则、基于传统机器学习、基于深度学习等。其中，基于深度学习的方法在近年来得到了广泛关注和应用。;;02;;;;03;;;评价指标;04;;;;;;05;;;;06;;;;THANKS

2024-06-17 约小于1千字 29页立即下载

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法.pptx 基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法汇报人：2024-01-16 目录引言级联卷积神经网络基本原理番茄花期识别检测方法实验结果与分析结论与展望 01引言 VS随着农业信息化的发展，利用计算机视觉技术对农作物生长状态进行监测和识别已成为研究热点。番茄作为一种重要的蔬菜作物，其花期识别对于产量预测和精准农业管理具有重要意义。智能化农业级联卷积神经网络在图像识别领域取得了显著成果，将其应用于番茄花期识别有助于提高农业生产的智能化水平，实现精准施肥、灌溉和病虫害防治。农业信息化研究背景与意义国内外研究现状目前，国内外学者在农作物生长状态识别方面已开展了大量研究，包括基于传统图像处理方法和深度学

2024-06-02 约2.56千字 22页立即下载

基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法.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 112836597 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110056105.9 (22)申请日 2021.01.15 (71)申请人西北大学地址 71

2023-06-05 约9.97千字 11页立即下载

基于级联残差卷积神经网络的次季节高温气象预报订正方法.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 113344289 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110718349.9 (22)申请日 2021.06.28 (71)申请人福建师范大学地址

2023-06-20 约1.17万字 11页立即下载

基于级联卷积神经网络的河道漂浮物检测方法.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 113344885 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110658902.4 G06T 5/00 (2006.01)

2023-06-20 约1.47万字 16页立即下载

基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用.docx 基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1高光谱图像分类的重要性高光谱图像分类技术作为遥感信息处理的核心环节，对于充分挖掘高光谱图像的潜在价值具有不可替代的作用。高光谱成像技术能够获取数百个连续且狭窄波段的光谱信息，形成“图谱合一”的数据立方体，不仅包含了丰富的地物空间分布信息，还详细记录了地物在不同光谱波段的反射或辐射特性，如同为地物赋予了独特的“光谱指纹”，在众多领域展现出了巨大的应用潜力。在环境监测领域，高光谱图像分类可用于大气污染、水体质量和土地利用变化等环境问题的监测。通过对不同地物的光谱特征进行分析

2025-04-04 约3.87万字 30页立即下载

基于改进激活函数的卷积神经网络研究.docx PAGE 1- 基于改进激活函数的卷积神经网络研究一、1.改进激活函数概述 (1)激活函数是深度学习领域中至关重要的组成部分，它为神经网络引入非线性特性，使得模型能够处理非线性问题。在传统的卷积神经网络（CNN）中，ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数因其简单、计算效率高和能够有效缓解梯度消失问题而被广泛应用。然而，ReLU及其变体在训练过程中存在梯度饱和问题，当输入接近0时，其导数为0，导致梯度无法有效传播。为了解决这一问题，研究者们提出了多种改进的激活函数，如LeakyReLU、ELU（ExponentialLinearUnit）和SELU（ScaledExpone

2025-01-22 约2.62千字 5页立即下载

一种基于多尺度级联残差卷积神经网络的海岸线变化检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114581363 A (43)申请公布日 2022.06.03 (21)申请号 202111478910.7 (22)申请日 2021.12.04 (71)申请人电子科技大学长三角研究院（湖州）地

2023-05-10 约6.23千字 6页立即下载

一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法.docx PAGE 1- 一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法一、引言随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高，食品安全问题日益受到广泛关注。食用菌作为人们日常饮食中不可或缺的一部分，其质量和安全性直接关系到公众健康。然而，市场上食用菌品种繁多，且存在一定比例的假冒伪劣产品，给消费者带来了识别上的困难。据相关数据显示，我国每年因食用菌质量问题导致的食品安全事件超过千起，涉及消费者人数众多。为了有效解决这一问题，迫切需要开发一种快速、准确的食用菌识别系统。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展，尤其是在图像识别领域。卷积神经网络（ConvolutionalNeura

2025-01-22 约2.33千字 5页立即下载

2025-03-14 约2.55万字 36页立即下载

基于胶囊神经网络的细菌相互关系抽取方法：模型构建与应用探索.docx 基于胶囊神经网络的细菌相互关系抽取方法：模型构建与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义在生命科学领域，细菌作为一类极为重要的微生物，广泛分布于地球上的各种生态环境中，从土壤、水体到动植物体内，无处不在。细菌之间存在着复杂多样的相互关系，这些关系在维持生态平衡、促进物质循环以及影响生物健康等方面都发挥着关键作用。在人体肠道微生物群落中，有益菌与有害菌之间的相互制衡对人体消化、免疫等生理功能有着深远影响。双歧杆菌等有益菌能够帮助人体消化食物、合成维生素，同时抑制有害菌的生长，维护肠道微生态的稳定；而当肠道菌群失衡，有害菌大量繁殖，就可能引发腹泻、便秘等消化系统疾病，甚至影响全身健康。在土壤

2025-02-24 约2.73万字 21页立即下载

一种基于注意力神经网络的实体关系抽取方法.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 112818124 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110193744.X (22)申请日 2021.02.21 (71)申请人昆明理工大学地址

2023-06-04 约9.97千字 9页立即下载