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题名基于元嵌入的跨语言词嵌入方法研究
被引量：1
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作者
韩越
艾山·吾买尔
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学新疆多语种信息技术实验室
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出处
《现代计算机》
2021年第20期20-25,32,共7页
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基金
自治区高校科研计划自然科学项目(No.XJUEDU2019I004)
国家自然科学基金项目(No.61662077)。
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文摘
跨语言词嵌入在自然语言处理任务中扮演着重要角色。现流行的跨语言词嵌入方法都基于一个同构假设,该假设认为不同语言的词嵌入空间具有相似的结构。然而,该同构假设在远距离语言对以及低资源上面临着巨大挑战。对此,提出对不同设置下的词嵌入进行融合创建元嵌入的方法提高跨语言词嵌入的质量。在EN-ZH上的实验结果表明,提出的元嵌入方法在跨语言词嵌入上的有效性。
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关键词
跨语言词嵌入
元嵌入
低资源
同构假设
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Keywords
Cross-Language Word Embedding
Meta-Embedding
Low Resources
Isomorphic Hypothesis
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多重放大的医学图像超分辨率重建
被引量：4
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作者
章伟帆
曾庆鹏
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机构
南昌大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第23期230-237,共8页
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基金
江西省自然科学基金(20171BAB202027)。
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文摘
针对当前大多数基于深度学习的医学图像超分辨率重建方法存在放大因子单一的问题,提出一种多重放大的医学图像超分辨率重建网络模型。以密集残差网络为基础,特征提取级联多个改进连接的密集残差块,降低连接复杂度至对数级,避免浅层的医学图像特征被反复处理。特征图重建采用元信息直接嵌入模式,利用一个小型网络学习不同放大因子任务间的通用知识,实现不同重建任务的整合。将不同放大因子任务对齐至同一维度,实现对小数重建任务的支持。实验结果表明,所提方法与深度卷积(VDSR)等典型方法相比,在峰值信噪比(PSNR)与结构相似度(SSIM)上仍有0.17~1.57 dB与0.0022~0.0425的提升。
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关键词
超分辨率
深度学习
密集残差
元信息嵌入
医学图像
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Keywords
super-resolution
deep learning
residual dense
meta-information embedding
medical image
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名4n阶n重幻方的快速构造法——间元旋转嵌入法
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作者
李智强
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机构
南昌飞机制造公司工学院
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出处
《江西电力职工大学学报》
1995年第3期11-15,共5页
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文摘
提出了多重幻的问题，并通过引入标架、等位线的概念，给出了4n阶n重幻方的一种构造方法。
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关键词
n重幻方
快速构造法
间元旋转嵌入法
标架
等位线
角元线
间元线
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分类号
O151.21
[理学—数学]
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题名中央电视台高端制作岛3环绕声节目音频制作流程改进
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作者
韩桂芝
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机构
中央电视台
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出处
《现代电视技术》
2016年第4期84-86,119,共4页
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文摘
中央电视台高端制作岛3在建岛之初就思考、设计环绕声节目制作上的创新和突破,本文介绍了央视环绕声音频制作的技术要求、央视环绕声音频制作的现状以及高三岛在环绕声节目音频制作方面的流程改进。
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关键词
环绕声
DOLBY
元数据嵌入
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分类号
TN948.13
[电子电信—信号与信息处理]
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