【摘 要】
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深度学习技术应用到多聚焦图像融合领域时,其大多通过监督学习的方式来训练网络,但由于缺乏专用于多聚焦图像融合的监督训练的标记数据集,且制作专用的大规模标记训练集代价过高,所以现有方法多通过在聚焦图像中随机添加高斯模糊进行监督学习,这导致网络训练难度大,很难实现理想的融合效果。为解决以上问题,提出了一种易实现且融合效果好的多聚焦图像融合方法。通过在易获取的无标记数据集上以无监督学习方式训练引入了注意力
【机 构】
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云南大学 信息学院,昆明 650504
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深度学习技术应用到多聚焦图像融合领域时,其大多通过监督学习的方式来训练网络,但由于缺乏专用于多聚焦图像融合的监督训练的标记数据集,且制作专用的大规模标记训练集代价过高,所以现有方法多通过在聚焦图像中随机添加高斯模糊进行监督学习,这导致网络训练难度大,很难实现理想的融合效果。为解决以上问题,提出了一种易实现且融合效果好的多聚焦图像融合方法。通过在易获取的无标记数据集上以无监督学习方式训练引入了注意力机制的encoder-decoder网络模型,获得输入源图像的深层特征。再通过形态聚焦检测对获取的特征进
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随着生命科学技术的发展,生物医学领域文献呈指数级增长,如何从海量文献中挖掘、抽取有价值的信息成为生物医学领域新的研究契机.作为信息抽取的核心技术,命名实体识别和关系抽取成为生物医学文本挖掘的基础和关键,其主要工作为识别生物医学文本中的实体,并提取实体间存在的生物医学语义关系.当前深度学习技术在各领域自然语言处理任务中取得了长足的发展,旨在总结基于神经网络的生物医学实体识别和关系抽取的方法,从概念、进展、现状等多角度全面阐述各项技术在生物医学领域的发展历程,进一步明确生物医学文本信息抽取工作的探索方向.
为了研究具有产能约束的闭环供应链中回收率奖惩机制对制造商合作策略的影响,构建了由单一制造商、零售商和回收商组成的闭环供应链模型,运用Stackelberg博弈理论进行分析.研究发现:当奖惩力度较大时,制造商更倾向于与回收商合作;反之,其合作倾向与产能大小有关.此外,奖惩力度的增大会削弱产能变化对不同合作模式下的回收率等相关决策变量的大小关系的影响,同时也会加剧或缓解不同合作模式在特定产能条件下对消费剩余可能产生的负面影响.
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