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1.
Automatic spacing in Korean is used to correct spacing units in a given input sentence. The demand for automatic spacing has been increasing owing to frequent incorrect spacing in recent media, such as the Internet and mobile networks. Therefore, herein, we propose a transformer encoder that reads a sentence bidirectionally and can be pretrained using an out-of-task corpus. Notably, our model exhibited the highest character accuracy (98.42%) among the existing automatic spacing models for Korean. We experimentally validated the effectiveness of bidirectional encoding and pretraining for automatic spacing in Korean. Moreover, we conclude that pretraining is more important than fine-tuning and data size. 相似文献
2.
为了提升脑胶质瘤分割精度,提出一种结合注意力机制的3D卷积神经网络算法。输入3个不同尺度的图像块,经过9个卷积层和1个分类层后得到3个不同的分类结果,将分类结果与注意力学习到的权重相乘并逐体素相加得到输出。此外该算法采用了一种混合Dice损失函数与Focal损失函数的超参数损失函数。实验表明,该算法的Dice系数在整体区域、核心区域以及增强区域分别达到了95.31%、80.12%、82.25%。与已有的一种脑胶质瘤分割算法deepmedic相比,整体区域、核心区域以及增强区域的Dice系数分别提升了3%、2%、6%。在脑胶质瘤分割方面,具有重要的临床意义。 相似文献
3.
针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计,提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题;估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层,采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野,同时减少了图像下采样的次数,降低了由于下采样带来的信息损失,使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练,与现有结果相比,除了增加检测准确性,降低错误率之外,使得效果图中的物体更加清晰,并且在效果图中还保留了一些原模型中被忽视掉的细节信息,将原始图像更加完整的表现出来。 相似文献
4.
目前大规模场景模型生成的需求量日益增加, 现提出了一种基于区域的自动 LOD (Levels Of Details)构建算法. 该算法基于动态网格简化算法, 在游戏设计制作的过程中, 游戏开发人员会经常需要对美工部门人员提供的模型进行优化. 为了可以使模型的面数得到简化, 并且不改变模型的外观. 当今流行的 LOD技术非常擅于处理这种情况, 判断模型与摄像机的距离如果超过一定范围之后, 自动调取不同层次的模型, 当模型距离摄像机很远的情况下使用面数低的模型替换高模, 这样可以提高帧率并且降低摄像机前的三角面以及顶点数从而减少渲染压力. 一般模型的简化分为静态和动态模型的简化.大部分情况下, 程序员会让美工部门提供几套不同面数的模型或者通过模型简化工具对高模进行减面并存成多个Mesh, 并在程序运行的时候, 根据模型与摄像机的距离远近动态的替换Mesh. 这是一种静态的方法.这里将尝试使用一种动态的网格简化和LOD技术相结合的方法. 这种新型算法的大大的简化了操作流程, 美术人员只需要提供一个模型, 程序员可以使用这种方法生成量级不同的低模, 根据摄像机与模型的远近自动的调取不同精度的模型. 相似文献
5.
6.
Hun Soo Jang Seonggwang Yoo Seong Hyeon Kang Jongjun Park Gi‐Gwan Kim Heung Cho Ko 《Advanced functional materials》2020,30(5)
This work demonstrates a means of automatic transformation from planar electronic devices to desirable 3D forms. The method uses a spatially designed thermoplastic framework created via extrusion shear printing of acrylonitrile–butadiene–styrene (ABS) on a stress‐free ABS film, which can be laminated to a membrane‐type electronic device layer. Thermal annealing above the glass transition temperature allows stress relaxation in the printed polymer chains, resulting in an overall shape transformation of the framework. In addition, the significant reduction in the Young's modulus and the ability of the polymer chains to reflow in the rubbery state release the stress concentration in the electronic device layer, which can be positioned outside the neutral mechanical plane. Electrical analyses and mechanical simulations of a membrane‐type Au electrode and indium gallium zinc oxide transistor arrays before and after transformation confirm the versatility of this method for developing 3D electronic devices based on planar forms. 相似文献
7.
轨道交通区域控制器(ZC)是我国轨道交通信号系统选型的主流制式——基于通信的列车控制系统(CBTC)的核心子系统,其突出的安全性使得安全需求的形式化验证成为一个非常重要的问题.但是ZC自身的复杂性以及领域知识的繁杂难以掌握,使得形式化方法很难应用到安全需求的验证中去.针对这些问题,提出一种安全需求的自动验证方法,使用半形式化的问题框架方法(PF)来建模和分解安全需求,根据需求模型自动生成安全需求的验证模型和验证性质,在此基础上自动生成验证模型的Scade语言实现,并通过Design Verifier验证器对需求进行组合验证.最后,使用了某个实际案例ZC的一个子问题CAL_EOA进行了研究,实验结果证明了该方法的可行性与有效性,它能自动地将安全需求模型进行组合验证,改善了验证的效率. 相似文献
8.
在铁路运煤装车过程中为了快速、准确地识别车号,提出一种基于机器视觉的运煤车车号识别技术。将连通区域提取与投影分割法结合,实现车号的粗定位、细分割,并对图像中的断裂字符进行二次分割,构建了基于BP神经网络的分类模型进行车号识别,提升了煤炭装车的效率和精度。 相似文献
9.
Deep learning has gained a significant popularity in recent years thanks to its tremendous success across a wide range of relevant fields of applications, including medical image analysis domain in particular. Although convolutional neural networks (CNNs) based medical applications have been providing powerful solutions and revolutionizing medicine, efficiently training of CNNs models is a tedious and challenging task. It is a computationally intensive process taking long time and rare system resources, which represents a significant hindrance to scientific research progress. In order to address this challenge, we propose in this article, R2D2, a scalable intuitive deep learning toolkit for medical imaging semantic segmentation. To the best of our knowledge, the present work is the first that aims to tackle this issue by offering a novel distributed versions of two well-known and widely used CNN segmentation architectures [ie, fully convolutional network (FCN) and U-Net]. We introduce the design and the core building blocks of R2D2. We further present and analyze its experimental evaluation results on two different concrete medical imaging segmentation use cases. R2D2 achieves up to 17.5× and 10.4× speedup than single-node based training of U-Net and FCN, respectively, with a negligible, though still unexpected segmentation accuracy loss. R2D2 offers not only an empirical evidence and investigates in-depth the latest published works but also it facilitates and significantly reduces the effort required by researchers to quickly prototype and easily discover cutting-edge CNN configurations and architectures. 相似文献
10.