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 …

2024年12月5日 · 可变形条带卷积（Deformable Strip Convolution, DSCN）：作为DCNv3的简化版本，通过限制变形采样内核到单轴，减少了计算负载。 可变形空间注意力（Deformable Spatial Attention, DSA）：用空间注意力机制替代DCNv3中的调制掩码分支，以减少参数和内存消耗。

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 ...

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.

Abstract: In this paper, we present the deep sparse coding network (DSCN) - a novel deep learning framework that encodes intermediate representations with nonnegative sparse coding. DSCN is constructed from a cascade of bottleneck modules, each of which consists of two sparse coding layers with relatively wide and slim dictionaries that are ...

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 …

In this paper, we propose a novel hyperspectral unmixing technique based on deep spectral convolution networks (DSCN). Particularly, three important contributio

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。

2024年6月21日 · 今天，我们将为您详细介绍来自珀金埃尔默的新一代热分析仪产品——Pyris™ TGA 9、DSC 9与STA 9，它们以其卓越性能引领着热重分析 (TGA)与差示扫描量热法 (DSC)的新纪元。 Pyris TGA 9 & STA 9，两大分析利器，特别适合材料的热稳定性、氧化诱导期 (OIT)及热分解研究。 TGA 9以其高精度的重量变化监测能力，为样品的热失重行为提供详尽解析，而STA 9结合了TGA与DSC功能，能在同一实验中同时测量重量变化和热量变化，极大提升了测试效率与 …