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A Local-Global Attention Fusion Framework with Tensor Decomposition for Medical Diagnosis
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1536-1538
作者:
Peishu Wu
;
Han Li
;
Liwei Hu
;
Jirong Ge
;
Nianyin Zeng
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提交时间:2024/05/22
从视频到语言:视频标题生成与描述研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 375-397
作者:
汤鹏杰
;
王瀚漓
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提交时间:2024/05/20
视频描述
卷积神经网络
循环神经网络
语段生成
情感表达
逻辑语义
解耦表征学习综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 351-374
作者:
文载道
;
王佳蕊
;
王小旭
;
潘泉
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提交时间:2024/05/20
深度学习
捷径学习
潜在生成因子
智能感知
解耦表征学习
多维注意力特征聚合立体匹配算法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1805-1815
作者:
张亚茹
;
孔雅婷
;
刘彬
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提交时间:2024/05/20
深度学习
立体匹配
多维注意力机制
信息交互
深度强化学习联合回归目标定位
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1089-1098
作者:
姚红革
;
张玮
;
杨浩琪
;
喻钧
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提交时间:2024/05/09
视觉注意机制
循环神经网络
深度强化学习
目标定位
一种基于成对字向量和噪声鲁棒学习的同义词挖掘算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1181-1194
作者:
张浩宇
;
王戟
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提交时间:2024/05/09
同义词挖掘
噪声标签学习
自然语言处理
成对字向量
信息抽取
自适应特征融合的多模态实体对齐研究
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 758-770
作者:
郭浩
;
李欣奕
;
唐九阳
;
郭延明
;
赵翔
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提交时间:2024/04/28
多模态知识图谱
实体对齐
预训练模型
特征融合
Comprehensive Relation Modelling for Image Paragraph Generation
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 369-382
作者:
Xianglu Zhu
;
Zhang Zhang
;
Wei Wang
;
Zilei Wang
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提交时间:2024/04/23
Image paragraph generation, visual relationship, scene graph, graph convolutional network (GCN), long short-term memory
Adaptively Enhancing Facial Expression Crucial Regions via a Local Non-local Joint Network
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 331-348
作者:
Guanghui Shi
;
Shasha Mao
;
Shuiping Gou
;
Dandan Yan
;
Licheng Jiao
;
Lin Xiong
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提交时间:2024/04/23
Facial expression recognition, deep neural network, multiple network ensemble, attention network, facial crucial regions
Text Difficulty Study: Do Machines Behave the Same as Humans Regarding Text Difficulty?
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 283-293
作者:
Bowen Chen
;
Xiao Ding
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Yi Zhao
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Bo Fu
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Tingmao Lin
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Bing Qin
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Ting Liu
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提交时间:2024/04/23
Cognition inspired natural language processing, psycholinguistics, explainability, text difficulty, curriculum learning