排序方式: 共有29条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
专业英语课程是电子信息工程专业英语系列教学中的最后一个重要环节,其教学改革对培养专业人才具有重要作用。本文以地方应用型本科院校——台州学院为例,分析了电子信息工程专业英语的教学现状及存在的问题,并提出了相应的改革措施,旨在提高电子信息工程专业英语教学质量。 相似文献
6.
目的 基于计算机辅助诊断的乳腺肿瘤动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)检测和分类存在着准确度低、缺乏可用数据集等问题。方法 针对这些问题,建立一个乳腺DCE-MRI影像数据集,并提出一种将面向局部特征学习的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和全局特征学习的视觉Transformer(vision Transformer,ViT)方法相融合的局部—全局跨注意力融合网络(local global cross attention fusion network,LG-CAFN),用于实现乳腺肿瘤DCE-MRI影像自动诊断,以提高乳腺癌的诊断准确率和效率。该网络采用跨注意力机制方法,将CNN分支提取出的图像局部特征和ViT分支提取出的图像全局特征进行有效融合,从而获得更具判别性的图像特征用于乳腺肿瘤DCE-MRI影像良恶性分类。结果 在乳腺癌DCE-MRI影像数据集上设置了两组包含不同种类的乳腺DCE-MRI序列实验,并与VGG16(Vis... 相似文献
7.
为了解决语音情感识别中数据集样本分布不平衡的问题,提出一种结合数据平衡和注意力机制的卷积神经网络(CNN)和长短时记忆单元(LSTM)的语音情感识别方法.该方法首先对语音情感数据集中的语音样本提取对数梅尔频谱图,并根据样本分布特点对进行分段处理,以便实现数据平衡处理,通过在分段的梅尔频谱数据集中微调预训练好的CNN模型,用于学习高层次的片段语音特征.随后,考虑到语音中不同片段区域在情感识别作用的差异性,将学习到的分段CNN特征输入到带有注意力机制的LSTM中,用于学习判别性特征,并结合LSTM和Softmax层从而实现语音情感的分类.在BAUM-1s和CHEAVD2.0数据集中的实验结果表明,本文提出的语音情感识别方法能有效地提高语音情感识别性能. 相似文献
8.
一种局部稀疏判别投影算法 总被引:3,自引:2,他引:1
提取有效特征是模式识别中的关键步骤。流形学 习算法能有效处理样本的非线性,而 稀疏表示表现出具有较好的鲁棒性。为了提取具有判别特性和鲁棒的特征,本文结合稀疏表 示和判别准则,提出了一种局部稀疏表示和判别分析的特征提取算法,即局部稀疏判别投影 算法,并应用于人脸识别。算法通过保持数据间的局部稀疏性和最大化不同类别数据间的 可分性,使得降维后的数据具有稀疏性和可分性,因此有利于后续的分类。在ORL和YALE两 个开放人脸数据库上进行了实验,实验结果表明,算法具有较高的识别性,验证了算法的正 确性和有效性。 相似文献
9.
10.
针对釉面砖生产中常见的两项缺陷,本文从原料配方,工艺控制、熔块熔制等三方面,分析了釉面起源原因,并就克服釉裂缺陷的办法作了探讨。 相似文献