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现有的视频显著性检测算法通常采用双流结构提取视频的时空线索,其中运动信息作为双流结构的一个分支,在显著物体发生剧烈或慢速移动时存在运动估计准确率低的问题,并且不合理的训练数据或方案使得权重偏向单个分支结构。提出一种基于多流网络一致性的视频显著性检测算法MSNC。设计并使用一种新的三重网络结构提取预选目标区域的颜色信息、时序信息和先验特征,通过先验特征补偿运动流的缺陷,并提高运动线索的利用率。采用多流一致性融合模型优化三流分支,得到不同特征的最佳融合方案。同时通过循环训练策略平衡三重网络的权重,以避免网络过度拟合单流分支,从而有效地提高运动估计和定位的准确率。在Davis数据集上的实验结果表明,相比PCSA、SSAV、MGA等算法,该算法的鲁棒性更优,其maxF和S-Measure值分别达到0.893和0.912,MAE仅为0.021。 相似文献
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采用烧结方法制备得到纳米α-Fe_2O_3,利用X射线衍射仪(XRD)和透射电镜(TEM)对样品进行了表征,研究了纳米α-Fe_2O_3作为液体石蜡添加剂的摩擦磨损性能。结果表明,添加纳米添加剂后,润滑油摩擦系数改变不明显,但磨损率显著降低。磨损率与纳米α-Fe_2O_3添加剂的表面积和添加量密切相关,当纳米材料的表面积为47m~2/g时磨损率最低,磨损率值降低为3.78×10~(-15) m~2/g;添加量为1.0wt%,润滑油磨损率最低。 相似文献
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Shijie Hu Xiaoyu Li Jiayu Bai Hang Lei Weizhong Qian Sunqiang Hu Cong Zhang Akpatsa Samuel Kofi Qian Qiu Yong Zhou Shan Yang 《计算机、材料和连续体(英文)》2023,74(2):2803-2815
When the Transformer proposed by Google in 2017, it was first used for machine translation tasks and achieved the state of the art at that time. Although the current neural machine translation model can generate high quality translation results, there are still mistranslations and omissions in the translation of key information of long sentences. On the other hand, the most important part in traditional translation tasks is the translation of key information. In the translation results, as long as the key information is translated accurately and completely, even if other parts of the results are translated incorrect, the final translation results’ quality can still be guaranteed. In order to solve the problem of mistranslation and missed translation effectively, and improve the accuracy and completeness of long sentence translation in machine translation, this paper proposes a key information fused neural machine translation model based on Transformer. The model proposed in this paper extracts the keywords of the source language text separately as the input of the encoder. After the same encoding as the source language text, it is fused with the output of the source language text encoded by the encoder, then the key information is processed and input into the decoder. With incorporating keyword information from the source language sentence, the model’s performance in the task of translating long sentences is very reliable. In order to verify the effectiveness of the method of fusion of key information proposed in this paper, a series of experiments were carried out on the verification set. The experimental results show that the Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) score of the model proposed in this paper on the Workshop on Machine Translation (WMT) 2017 test dataset is higher than the BLEU score of Transformer proposed by Google on the WMT2017 test dataset. The experimental results show the advantages of the model proposed in this paper. 相似文献
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针对目前计算机审计课程教学过程中存在课堂教学与计算机审计实践脱节问题,笔者根据自身教学经验,并结合参与国家审计署项目审计的经历,提出以项目为导向、整体模块化、模块多样化的计算机审计教学方法,实现教学理论与审计实践的较好结合,充分调动教学中两个主体的主观能动性,提高了教学质量。 相似文献