嵌入模型是将复杂数据（如文本、图像、音频等）转换为向量表示的机器学习模型，这是向量数据库能够高效处理非结构化数据的核心技术。 依此标准，万物皆可向量化，例如文字、图片、音频、视频、多模态数据，均可以有自己的标准实现向量化。 当比较标准越多，对向量的比较（相似度、区分度）也就越高，例如下图是一个高维向量。 将狗向量化，每一个比较标准即是一个向量维度，例如下图是一个二维向量。 ：相似的数据在向量空间中距离相近。 Cloud_. 美团Leaf分布 …

2019年12月1日 · The proposed deep separable convolutional network (DSCN) directly uses the raw multi-sensor data as inputs, getting rid of the manual feature extraction and selection. The interrelationships of different sensor data are effectively modeled in the degradation behavior learning by introducing separable convolutions.

提出了一种新的深度预测网络dscn，它是基于可分卷积和se单元构造和叠加多个可分卷积构建块的方法。建议的dscn能够基于原始的多传感器数据的机械提供准确的rul估计，并优于现有的一些预测方法。

To improve the model accuracy of deep stochastic configuration network (DSCN) in multitarget robust parameter modeling tasks, this paper presents a multitarget robust DSCN modeling method. This method expands the hidden layer output matrix by optimizing the network model structure and exploiting the correlation between multiple targets to ...

2024年12月5日 · 可变形条带卷积（DSCN）：相比于DCNv3，DSCN的计算负载只有原来的63.2%，并且避免了计算负载随着内核大小的增加而二次方增长的问题，性能提升具体数据体现在推理速度是DCNv3大内核的2.1倍。 可变形空间注意力（DSA）：在保持可变形采样的同时避免了稀疏采样的问题，性能提升具体数据体现在在ADE20K数据集上的语义分割任务中，DSAN-S轻量级解码器的mIoU为48.8%，高于基于DCNv3的InternImage-T重型解码器的结果，而参数数量 …

展开更多 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.因此,为提高噪声数据回归的精度和鲁棒性,提出了基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络 (Weighted Deep Stochastic Configuration Networks,WDSCN).首先,选取Huber和Bisquare 2个常用的M-estimator函数计算样本权重,利用 …

We have therefore developed DSCN (double-target selection guided by CRISPR screening and network), a method that matches expression levels in patients and gene essentialities in cell lines through spectral-clustered protein-protein interaction (PPI) network.

Thermal Analysis System DSC 5+ The New Standard. MultiStar™ sensor with 136 thermocouples. Exceptional sensitivity for the measurement of weak effects. Power compensation. Provides outstanding resolution for separating close-lying effects. Patented electrical heat flow adjustment. Saves time and ensures excellent measurement accuracy.

2021年3月1日 · 为了解决该问题，文章提出了一个双任务约束的孪生 卷积神经网络 （dual task constrained deep Siamese convolutional network, DTCDSCN）。 它由三个子网络构成：一个变化检测网络和两个语义分割网络（SSN）。 此外还引入了双注意力模块（dual attention module, DAM），以及改善了focus loss来抑制样本不均衡的问题。 建筑物变化检测算法主要可分为两类，一类是分类后比较法，另一类是直接分类法。 分类后比较法首先提取两张图像中的建筑 …

2022年8月19日 · To facilitate the discovery of novel target (combinations), we developed DSCN (double-target selection guided by CRISPR screening and network) that utilize single target-level CRISPR screening data and expression profiles for predicting target combinations by connecting cell-line omics-data with tissue omics-data.