ELISA法检测中应注意的问题 被引量：18

1

作者 谭爱华 《实用医技杂志》 2008年第19期2496-2497,共2页

关键词 ELISA法 检测 注意事项

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如何提高客车的外观美感 被引量：2

2

作者 蔡立新 《客车技术与研究》 2003年第6期10-11,共2页

详细论述影响客车外观美感的各种相关要素 。

关键词 客车外观 美感 有效措施 注意事项 外观造型 表面平整度

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磷化用水的选择及使用 被引量：1

3

作者 蔡立新 卜广祥 《客车技术与研究》 2005年第5期36-38,共3页

本文详细地论述磷化线生产用水的选择、使用及注意事项。

关键词 磷化线 生产用水 选择 注意事项

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淮南矿区主采13—1煤层综采(放)面收作浅析

4

作者 李俊斌 冯士文 《山西煤炭》 2004年第2期36-37,40,共3页

阐述了淮南矿业集团综采 (放 )工作面收作步骤及措施 ,分析了主采 13— 1煤层综采(放 )工作面收作位置确定的依据以及影响收作线位置的确定因素 。

关键词 综采(放)工作面 收作 依据 注意事项

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通用塑料在客车上的应用

5

作者 那仁娜 黄初华 《客车技术与研究》 2002年第4期31-32,共2页

主要介绍各种不同性能的塑料在客车上的应用情况

关键词 通用塑料 客车 性能

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感冒用药注意事项

6

作者 池晨 熊艳华 《实用医技杂志》 2008年第17期2303-2304,共2页

关键词 感冒 药物 注意事项

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基于改进YOLOv7的X线图像旋转目标检测 被引量：12

7

作者 成浪 敬超 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期324-334,共11页

针对X线图像违禁品目标检测中存在的识别定位困难以及忽略物品方向性的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的X线图像旋转目标检测算法。首先,通过在原网络中融合高效注意力机制模块提高模型对深层重要特征的提取能力;然后,改进扩展的高效长... 针对X线图像违禁品目标检测中存在的识别定位困难以及忽略物品方向性的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的X线图像旋转目标检测算法。首先,通过在原网络中融合高效注意力机制模块提高模型对深层重要特征的提取能力;然后,改进扩展的高效长程注意力机制的特征融合路径,在模块之间增加跳跃连接和1×1卷积架构,使网络提取更丰富的物品特征;最后,针对X线图像中违禁品放置方向任意的问题,使用密集编码标签表示法对角度进行离散化处理,提高违禁品定位的准确性。实验结果表明,改进的算法在HiXray,OPIXray和PIDray数据集上分别取得了91.2%,92.6%和66.4%的检测精度,较原YOLOv7模型分别提高了20.2%,10.6%和15.5%,在有效提高X线图像违禁品检测精度的基础上,为保障公共安全提供了很好的技术支持。 展开更多

关键词 旋转目标检测 注意力机制 X线图像 YOLOv7 违禁品

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涡轮增压器工作原理及失效模式分析 被引量：7

8

作者 张子辰 孙模师 刘洪德 《内燃机与动力装置》 2008年第1期33-36,共4页

涡轮增压器已经成为当前柴油机实现节能减排必不可少的部件,本文重点论述了涡轮增压器的结构、工作原理、特点和使用注意事项,并对一些失效模式进行分析并提出了具体的解决措施。

关键词 涡轮增压器 原理 注意事项 失效模式分析

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基于改进TF-IDF和AGLCNN的新闻长文本分类模型

9

作者 周宪溪 牟莉 《计算机与现代化》 2024年第8期120-126,共7页

新闻长文本分类是自然语言处理中的一项重要任务,但传统的文本表示方法存在特征稀疏、语义不足等问题。此外,新闻长文本含有大量的冗余信息,并且可能涉及其他主题,以上问题都会导致文本特征提取不全面。为此,本文提出一种基于改进TF-ID... 新闻长文本分类是自然语言处理中的一项重要任务,但传统的文本表示方法存在特征稀疏、语义不足等问题。此外,新闻长文本含有大量的冗余信息,并且可能涉及其他主题,以上问题都会导致文本特征提取不全面。为此,本文提出一种基于改进TF-IDF算法和AGLCNN的新闻长文本分类模型。该模型首先利用特征项在类间与类内分布情况及其位置信息来改进TF-IDF算法,并结合Word2Vec词向量进行文本表示;利用注意力机制突出关键字信息,输入至Bi-LSTM捕获文本上下文特征;接着利用CNN突出新闻主题的显著特征;考虑到新闻长文本中可能存在涉及其他主题信息的句子,引入门控机制对Bi-LSTM和CNN输出特征进行融合,获得最终的文本特征表示;最后,将特征向量输入Softmax层进行新闻分类。在THUCNews数据集和搜狐新闻数据集上进行对比实验,结果表明,所提模型在2个数据集上的召回率分别为0.985和0.976,优于其他分类模型。 展开更多

关键词 文本分类 TF-IDF 注意力机制 卷积神经网络 特征项

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融合项目嵌入表征与注意力机制的推荐算法 被引量：4

10

作者 都奕冰 孙静宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期682-688,共7页

为挖掘用户行为信息的隐性反馈,提出一种融合项目嵌入表征与注意力机制的深度学习序列化推荐算法。由于项目间的相关性特征和用户行为特征对提高推荐算法准确性有重要意义,在GRU网络模型的基础上,考虑点击序列中项目间的相关性,通过word... 为挖掘用户行为信息的隐性反馈,提出一种融合项目嵌入表征与注意力机制的深度学习序列化推荐算法。由于项目间的相关性特征和用户行为特征对提高推荐算法准确性有重要意义,在GRU网络模型的基础上,考虑点击序列中项目间的相关性,通过word2vec将浏览项目表征为高维向量,弥补传统项目表征的不足;用停留时间优化注意力机制刻画用户兴趣偏好,提高推荐准确性。通过实例验证了所提算法的有效性,召回率达到了69.61%,分类效果优于其它模型。 展开更多

关键词 推荐算法 注意力机制 停留时间 项目嵌入 深度学习

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浅谈对高层建筑沉降观测技术的应用 被引量：2

11

作者 沈洪果 杜春福 兰元贤 《山西建筑》 2008年第34期356-357,共2页

针对高层建筑的广泛应用,详细地介绍了高层建筑沉降观测应注意的问题及解决的措施,对沉降观测过程中涉及到的几个问题进行了深入探讨,以提高高层建筑沉降观测的精度。

关键词 高层建筑 沉降观测技术 注意事项 观测精度

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融合物品受众特征的深度学习推荐模型 被引量：1

12

作者 王永 陈俊谕 +1 位作者 刘岽 邓江洲 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2023年第12期114-124,共11页

[目的]为有效捕获用户与物品交互数据中蕴含的协同信息和高阶特征,提出一种融合物品受众特征的深度学习推荐模型。[方法]利用注意力机制从物品与用户的历史交互信息中自适应地构建出物品的个性化受众特征,并将其作为对目标用户偏好预测... [目的]为有效捕获用户与物品交互数据中蕴含的协同信息和高阶特征,提出一种融合物品受众特征的深度学习推荐模型。[方法]利用注意力机制从物品与用户的历史交互信息中自适应地构建出物品的个性化受众特征,并将其作为对目标用户偏好预测的重要补充信息引入推荐模型中。同时,设计显式的特征交叉并引入残差连接以丰富高阶特征信息的多样性。[结果]在三个公开数据集上的实验显示,当推荐列表长度为10时,相对于次优对比方法,本文模型在Precision、Recall、F1和NDCG等4个性能评价指标上分别最高增长9.1、9.4、9.2、12.1个百分点。[局限]模型性能一定程度上依赖于用户与物品的历史交互数据量。[结论]本文模型能很好地兼顾泛化能力和记忆能力,展现出良好的推荐性能。 展开更多

关键词 注意力机制 物品受众 特征交叉 神经网络 推荐模型

原文传递

健美操关注特性对健身俱乐部会员项目消费影响的实验研究 被引量：1

13

作者 李国岳 《首都体育学院学报》 2005年第5期4-7,共4页

健美操成套动作在健身俱乐部会员项目消费选择中具有许多主客观的关注特性。健身俱乐部会员通过体育知识和体育经验等线索获得健美操项目的关注特性信息并在此基础上进行评价比较而做出消费抉择。本文将健美操成套动作的不同关注特性信... 健美操成套动作在健身俱乐部会员项目消费选择中具有许多主客观的关注特性。健身俱乐部会员通过体育知识和体育经验等线索获得健美操项目的关注特性信息并在此基础上进行评价比较而做出消费抉择。本文将健美操成套动作的不同关注特性信息整合成一个综合指数并赋予评价值和权重,采用IDB实验程序追踪健身俱乐部会员项目消费的抉择过程,探索关注特性对健身俱乐部会员项目消费的影响。结果表明,健美操成套动作的关注特性随健身俱乐部会员抉择目标的变化而变化,健身俱乐部会员对健美操成套动作关注特性的认知结构是其项目消费抉择的重要因素。 展开更多

关键词 健美操成套动作 关注特性 项目消费 信息整合

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与本刊作者谈撰写科技论文的注意事项 被引量：1

14

作者 谭平宇 王冲 《模具工业》 北大核心 2005年第4期56-58,共3页

结合本刊编辑出版的具体实际,从论文选题、编写格式、投稿方式等方面提出了撰写科技论文的注意事项,旨在减少来稿的差错,提高论文质量,供本专业的作者参考。

关键词 作者 科技论文 规范化 注意事项

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燃香类产品检测注意事项探讨

15

作者 康秀棠 《质量技术监督研究》 2020年第1期5-7,共3页

文中对燃香产品检测的注意事项进行探讨,为规范相关检测人员的实验操作、提高检测人员的检测水平提供参考,进而保证检测结果的可靠性。

关键词 燃香类产品 检测 注意事项

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药物流产及注意事项

16

作者 赵启伟 《实用医技杂志》 2007年第21期2972-2972,共1页

近年来，一种新型的终止妊娠的方法——“药物流产”被正式推广使用。其描述应为：“在怀孕早期不需手术，通过打针或者服药的方法达到的人工流产”。

关键词 药物 流产 注意事项

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基于多头自注意力神经网络的购物篮推荐方法 被引量：7

17

作者 倪维健 郭浩宇 +1 位作者 刘彤 曾庆田 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期68-77,共10页

【目的】针对用户一次购买多件物品的场景,为用户推荐下一次可能购买的多件物品。【方法】基于多头自注意力神经网络设计一种新的购物篮推荐方法,该方法使用多头自注意力机制捕捉购物篮中不同物品的关系以及融合物品属性信息,并使用具... 【目的】针对用户一次购买多件物品的场景,为用户推荐下一次可能购买的多件物品。【方法】基于多头自注意力神经网络设计一种新的购物篮推荐方法,该方法使用多头自注意力机制捕捉购物篮中不同物品的关系以及融合物品属性信息,并使用具有注意力的循环神经网络建模购物篮序列信息。【结果】实验结果表明,本文方法优于传统推荐方法和现有基于深度学习的推荐方法,特别是在TaoBao数据集上F1值提升2%。【局限】本文方法仅提升了推荐结果的准确性,是否能够提升多样性还需进一步验证。【结论】多头自注意力能够更好地对购物篮进行建模,进而提升购物篮推荐效果。 展开更多

关键词 购物篮推荐 深度神经网络 多头自注意力 物品属性

原文传递

融合IRT的图注意力深度知识追踪模型 被引量：3

18

作者 董永峰 黄港 +1 位作者 薛婉若 李林昊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第3期173-180,共8页

知识追踪,旨在根据学生的历史答题表现实时追踪学生的知识状态(知识的掌握程度)并且预测学生未来的答题表现。目前的研究仅仅探索了问题或概念本身对学生答题表现的直接影响,而往往忽略了问题及包含的概念中存在的深层次信息对学生答题... 知识追踪,旨在根据学生的历史答题表现实时追踪学生的知识状态(知识的掌握程度)并且预测学生未来的答题表现。目前的研究仅仅探索了问题或概念本身对学生答题表现的直接影响,而往往忽略了问题及包含的概念中存在的深层次信息对学生答题表现的间接影响。为了更好地利用这些深层次信息,一种融合项目反应理论的图注意力深度知识追踪模型GAKT-IRT被提出。模型将图注意力网络应用于知识追踪领域,取得了显著的提升效果,并使用IRT增加了模型的可解释性。首先,通过图注意力网络层获得问题的深层次特征表示;接着,根据结合了深层次信息的学生历史答题序列对学生的知识状态进行建模;然后,使用IRT对学生未来的答题表现进行预测。在6个公开真实在线教育数据集上的对比实验结果证明了,GAKT-IRT模型可以更好地完成知识追踪任务,在预测学生未来答题表现上具有明显的优势。 展开更多

关键词 知识追踪 图注意力网络 项目反应理论 深度学习 可解释性

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融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐

19

作者 唐宏 金哲正 +1 位作者 张静 刘斌 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第4期807-818,共12页

针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation... 针对序列推荐任务中的时间动态性和多重兴趣建模问题,提出一种时间感知的项目嵌入方法,用于学习项目之间的时间关联性。在此基础上,提出一种融合时间感知和多兴趣提取网络的序列推荐(time-aware multi-interest sequence recommendation,TMISA)方法。TMISA采用自注意力序列推荐模型作为局部特征学习模块,以捕捉用户行为序列中的动态偏好;通过多兴趣提取网络对用户的全局偏好进行建模;引入门控聚合模块将局部和全局特征表示动态融合,生成最终的用户偏好表示。实验证明,在5个真实推荐数据集上,TMISA模型表现出卓越性能,超越了多个先进的基线模型。 展开更多

关键词 序列推荐 自注意力机制 时间感知的项目嵌入 多兴趣提取网络 门控聚合模块

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分类学习与混合学习下的注意促进效应比较 被引量：2

20

作者 孟迎芳 叶秀敏 马慧姣 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期139-148,共10页

注意促进效应(ABE)是指目标探测性质的干扰会促进与之同时进行的背景刺激的记忆编码,产生比分心拒绝下更优的记忆成绩。Spataro等人(2017)对此提出项目特异性解释,认为目标探测主要促进的是对项目的特异性信息而非关系性信息加工。本研... 注意促进效应(ABE)是指目标探测性质的干扰会促进与之同时进行的背景刺激的记忆编码,产生比分心拒绝下更优的记忆成绩。Spataro等人(2017)对此提出项目特异性解释,认为目标探测主要促进的是对项目的特异性信息而非关系性信息加工。本研究采用混合学习和分类学习的方式形成对背景刺激的特异性信息和关系性信息加工。结果表明,与混合学习相比,分类学习下的ABE有所减少(实验2),甚至消失(实验1),表明当编码过程中对背景刺激的加工主要依赖于关系性信息时,目标探测所产生的促进效应会被削弱,从而为ABE的项目特异性解释提供更为直接的证据。 展开更多

关键词 注意促进效应 项目特异性信息 项目关系性信息 项目特异性解释

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