CSDN_专业开发者社区_已接入DeepSeekR1满血版
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、 …
Deep separable convolutional network for remaining useful life ...
2019年12月1日 · A new deep prognostics network, i.e., DSCN, is proposed by building and stacking multiple separable convolutional building blocks based on the separable convolutions …
DSCN: Double-target selection guided by CRISPR screening and …
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 …
超强组合！可变形卷积+注意力机制,2024持续发力！
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 …
ICCV 2023｜东大提出DSCNet：用于管状结构分割的动态蛇形卷积 …
2023年7月23日 · 分别设计了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。 我们同时给出了基于2D和3D的方法设计，通过实验证明了本文所提 …
KDD'22「阿里」DESCN：全空间交叉网络构建uplift模型Deep …
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 …
3D Medical Image Classification with Depthwise Separable Networks
2019年1月1日 · This research studies a dilated depthwise separable convolution neural network (DSCN) model to identify human tissue types from 3D medical images. 3D medical image …
变化检测DSCN论文介绍 - CSDN博客
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 …
祝贺实验室博士生张成龙的论文被CCF A类中文权威期刊《计算机 …
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 …
Deep Spectral Convolution Network for HyperSpectral Unmixing
2018年6月22日 · In this paper, we propose a novel hyperspectral unmixing technique based on deep spectral convolution networks (DSCN). Particularly, three important contributions are …