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摘要： 图像从现实到数字文件需要通过采样和量化;文字是简化版的世界。 这样看自回归模型适合用于工程制图，因为它准确，不需要美感（起码大部分不需要），而且对分辨率要求不高（因为复杂组件可以分子图）。理论上无论是扩散还是自回归都可以生成相同的概率分布。确实可以理解为，拟合相同数据分布的两种不同方式。但是要考虑到 阅读全文

摘要： 基于时空信息和注意力融合的车道线检测模型研究 西南交通大学博士研究生学位论文 尽管车道线检测能为驾驶中的车辆提供很多服务，但是，已有的这些功能往往对使用条件要求苛刻，并且在复杂场景下不能很好地检测到车道线。比如，在正常情况下，车道保持（LC）可为车辆提供较好的服务，而在拥挤、遮挡、阴影、暗光等复杂场 阅读全文

摘要： 跨层多尺度信息融合多头自注意力机制等 基于多尺度混合注意力卷积神经网络的关系抽取 基于多种注意力机制的面部表情抑郁识别研究 整合众多相关博士论文的 第二章中相关技术的介绍 学会用数据说话 面向径流预测的时序预测模型及其可解释性研究 XAI 中有多少 X：在水文学和水资源中负责任地使用“可解释的”人工 阅读全文

摘要： 参考： 全网最牛的注意力机制创新思维分析，看了立马提走一篇二区_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV15x4y1h7RX/?vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 2.2小节 如上图所示，可以修改的 阅读全文

摘要： 逻辑回归可以分为线性与非线性，也可以根据类的个数分为二分类与多分类问题，使用时需要灵活应用，能够构造损失函数并求梯度，同时能够用算法实现并进行训练预测。 事实上，观察后会发现，在逻辑回归中，我们发现是多个输入（即p个指标），最终输出一个结果（0或1），处理过程是输入乘上权重w加偏置b，再对结果用si 阅读全文

摘要： 策略等。 阅读全文

摘要： 回复审稿意见常见问题及注意事项 如果你是reject ＆ resubmit的话，你就要按照对待大修的标准再高一点修改你的论文，这要求你对每个审稿人的每条意见都要照顾到。以我以往在本领域期刊投稿和审稿的经验，顶刊第一轮给reject ＆ resubmit是很常见的，这个有利于期刊本身的数据。不然最后中 阅读全文

摘要： torch.manual_seed(0) 是 PyTorch 中的函数调用，用于设置随机数生成器的种子。通过指定种子值，我们可以确保每次运行代码时生成的随机数序列是相同的，这样有助于保持实验的可复现性。 在深度学习中，训练过程中的随机化（例如权重初始化、数据采样等）可能会影响模型的性能和结果。因此， 阅读全文

摘要： sklearn.datasets.make_classification sklearn.datasets.make_classification(n_samples=100, n_features=20, *, n_informative=2, n_redundant=2, n_repeated= 阅读全文

摘要： https://www.bilibili.com/video/BV1Ej411R7w8/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 重要部分： 首先： 1. Introduction部分是否提供了足够的背景和 阅读全文