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 …

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。

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.

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 ...

本文提出了深度整个空间交叉网络（DESCN）从端到端的角度进行建模。 DESCN通过交叉网络以多任务学习的方式捕获干预的倾向、响应和隐藏干预效果的综合信息。 本文的特点是在 X-learner 的基础上，基于多任务学习的思想，构建了一种同x-learner思想的端到端的学习方式，针对干预偏差估计 倾向性分数，针对数据不平衡采用X的方式。 2. 方法. 令观察样本为 D=\ {y_i,x_i,w_i\}_ {i=1}^n，y，x，w分别表示效果outcome，即标签；样本特征；是否被干预。 被干预的倾向性 …

2023年3月21日 · 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。

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 …

dscn是直接耦合的差分放大器，由两个输入端（非反相端和反相端）、一个输出端和一个电源端组成。 dscn 的工作原理如下：当输入信号加在非反相端时，通过反馈电阻的作用，将一部分输出信号反馈到反相端。

Network address scanning is an important support for precise network governance, network situational analysis and network security management. IPv4 Internet-wid.

2024年6月6日 · 本文介绍了YOLOv10的改进版，独创可变形条带卷积 (DSCN)，作为轻量级DCNv3的替代方案，减少了计算量，提高了性能。 DSCN通过限制变形采样核在单轴上，降低了计算负荷。 此外，DSCN与YOLOv10的C2fUIB和PSA结合，形成C2f_DSA，实现网络结构的优化。 详细步骤包括源码下载、编译和模型配置。 💡💡💡 本文独家改进： 提出了可变形条带卷积 (DSCN)，DSCN作为大核DCNv3的简化版本，相对于变形采样方法，其计算量仅为原始方法 …