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针对THUCNews的中文新闻文本标签分类任务,在BERT预训练语言模型的基础上,提出一种融合多层等长卷积和残差连接的新闻标签分类模型(DPCNN-BERT)。首先,通过查询中文向量表将新闻文本中的每个字转换为向量输入到BERT模型中以获取文本的全文上下文关系。然后,通过初始语义提取层和深层等长卷积来获取文本中的局部上下文关系。最后,通过单层全连接神经网络获得整个新闻文本的预测标签。将本文模型与卷积神经网络分类模型(TextCNN)、循环神经网络分类模型(TextRNN)等模型进行对比实验。实验结果表明,本文模型的预测准确率达到94.68%,F1值达到94.67%,优于对比模型,验证了本文提出模型的性能。 相似文献
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针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz. 相似文献
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使用Java创建组件对象模型 总被引:1,自引:0,他引:1
微软虚拟机如何创建和使用部件对象模型对象,给出一些基于Microsoft InternetExplorer 4.0 COM对象模型的示例。 相似文献
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无线传感器网络QoS路由寻优问题是NP类问题,在寻找最优路径时,除了要满足时延、抖动、丢包率等约束条件,还要考虑路径的能量均衡。采用优化的蚁群算法求解该问题,将这些约束条件综合为适应度函数的参数,通过计算适应度值,找到最优路径。仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够搜索到时延最小和能量较均衡的路径,并尽量避免陷入局部最优解。 相似文献