语义分割是对图像中的每个像素进行识别的一种算法，可以对图像进行像素级别的理解。作为计算机视觉中的基础任务之一，其不仅仅在学术界广受关注，也在无人驾驶、工业检测、辅助诊断等领域有着广泛的应用。近期，计图团队与南开大学程明明教授团队、非十科技刘政宁博士等合作，提出了一种全新的语义分割模型 SegNeXt[1]，该方法大幅提高了当前语义分割方法的性能，并在Pascal VOC 分割排行榜上名列第一。该论
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2024-04-15 13:38:51
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研究应用：该研究旨在为公安部门提供一个完整的解决方案，通过知识的分散获取、整理归类、整合应用、存储加密、快速获取
原创
2024-06-10 12:31:02
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一、《Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization》1、除句子外，还包含不同粒度级别的语义节点，这些另外的节点可以作为句子间的媒介，以加强句子间的关系。文件摘要是提取原始文档中的句子，把它作为摘要。模型的关键部分就是为交叉句子关系建模，本文不仅把句子作为节点，还引入了更多语义单元作为节点，这些节点
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2024-03-04 10:19:56
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前言现今Spark正是风头正劲时，Spark本是UCBerkeley的AMPLab诞生的项目，后来捐赠给了Apache来管理源码和后续发展。今年从Apache孵化器终于孵化出了1.0版本。其对大数据的支持从内存计算和流处理，到交互式查询，一直到图计算和机器学习，可谓摆开了架势、拉长了战线，一方面挑战老前辈Hadoop和MapReduce，另一方面又随时准备迎接同样的后起之秀的挑战。大数据的今天今天
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2024-07-25 14:41:58
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备注原文来源于：六月雪计算机毕业设计财务收支管理系统摘 要财务管理系统对于中小企业的发展起着至关重要的作用。本系统结合中小企业财务活动的特点,从需求分析、开发平台选择、系统模块建立、数据库设计、功能模块的实现等方面阐述了系统的设计过程,本系统的功能基本涵盖了普通企业的财务管理业务范围,企业应用本系统后,从根本上解决了以往财务管理中信息失真、管理失控的问题,有效的提高财务管理水平。本系
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2023-07-21 17:06:12
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摘要科学研究的一个基本目标是了解因果关系。然而，尽管因果关系在生命和社会科学中发挥着关键作用，但在自然语言处理(NLP)中却没有同等的重要性，后者传统上更重视预测任务。随着因果推理和语言处理融合的跨学科研究的兴起，这种区别正开始消失。然而，关于NLP中因果关系的研究仍然分散在各个领域，没有统一的定义、基准数据集和对剩余挑战的清晰表述。在这项综述中，我们巩固了跨学术领域的研究，并将其置于更广阔的NL
文章目录1 摘要2 引言3 MapReduce 计算模型3.1 Hadoop体系结构4 DTW 改进算法 FastDTW4.1 介绍DTW算法4.2 FastDTW 方法5 水文时间序列相似性查找方法5.1 水文数据的预处理5.2 MapReduce过程 写在前面：《计算机与数字工程》；作者：顾昕辰、万定生1 摘要传统DTW算法复杂度高，特别是当处理海量数据时，耗时长，效率低下。本文是从算法和实
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2023-08-21 20:17:38
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博士@phdthesis{citekey, author = "", title = "", school = "", year = ""}硕士@mastersthesis{citekey, author = "", title = "", school = "", year = ""}
原创
2022-03-28 14:11:15
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是关于数据库中数据排序研究方面的，有兴趣的可以参考一下，一篇硕士论文的全文，含格式。（仅供参考，严禁抄袭。）
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2007-04-14 22:31:29
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一、文献综述概述 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。 综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。 从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。 在此基础上提出自己的见解，预测
原创
2021-05-30 23:43:33
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前言当下网络借贷平台不断增多，借贷人数也不断增多。希望借由这个数据分析可以得到关于这部分人群借贷的相关视图，并进行数据分析。数据来源数据为拍拍贷真实业务数据，但仅为信用标的一个样本，分别为LC.csv（标的特征表）LP.csv(标的还款计划和还款记录)所提供数据包含了成交时间从2015年1月1日到2017年1月30日的328553支信用标。数据获取自：https://www.ppdai.com/h
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2023-07-19 00:03:07
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Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038 代码地址：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 考虑到目标检测算法最近看得有点审美疲劳，所以想着看看其它领域的文章。其实按照之前刚入学的计划，也是时候进
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2024-05-04 11:35:22
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一、Exploring Cross-Image Pixel Contrast for Semantic Segmentation本文方法是有监督对比学习（即正样本为类别相同的像素，负样本为类别不同的像素）。两个值得关注的地方： （a）跨图像之间找正负样本、计算损失是有帮助的 &nbs
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2024-05-24 11:16:03
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# 如何将Java开发与硕士论文结合的项目方案
在现代计算机科学和软件工程的学习过程中，将理论与实践结合起来显得尤为重要。对于硕士研究生而言，撰写论文是考核的重要组成部分，而通过实际项目的开发，不但可以丰盈论文的实证部分，还能提升个人的编程能力和项目管理能力。本文将提出一个将Java开发与硕士论文结合的项目方案，具体围绕“智能图书管理系统”的设计与实现。
## 项目背景
随着数字化时代的发展
目录论文解读（解读完毕，坚持才能胜利）AbstractIntroduction1、Affinity Loss(相似度损失)2、Ideal Affifinity Map（理想的相似度图）3、Context Prior Layer4、Aggregation ModuleNetwork ArchitectureExperimental网络结构数据增强优化器推理阶段（预测阶段）代码复现（ tf
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2024-05-27 19:41:45
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语义分割论文系列总结1.0经典论文总结1.1 FCN1.2 Parse-Net1.3 U-Net1.4 Deeplab系列（v1，v2，v3，v3+）1.5 Non-local 在语义分割领域研究论文和实现代码已经有快半年了，对语义分割目前阅读的所有论文做一个总结和回顾语义分割定义： 对图片中每一个像素点进行像素级别的分类。1.0经典论文总结语义分割是图像领域一个重要的分支，而深度学习对图像领域
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2024-03-05 20:14:37
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语义分割可以划分到目标检测领域，不同的是，一般意义上目标检测只需要输出被检测物体的bounding box，而语义分割则需要输出一个mask，所以要求更高了。从技术上说，语义分割归根结底就是对context information的建模。研究意义语义分割（Semantic Segmentation）的目标是给定一张图片，对于图片中的每一个像素做分类。例如下中给出的原始输入图片，语义分割算法对图片中
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2024-03-20 13:00:23
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A review of semantic segmentation using deep neural networks 文章目录A review of semantic segmentation using deep neural networks摘要一、Introduction二、Region-based semantic segmentationPipeline: segmentation
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2023-10-11 15:25:59
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语义分割（Semantic Segmentation）是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。注意语义分割不同于实例分割，举例来说，如果一张照片中有多个人，对于语义分割来说，只要将所由人的像素都归为一类，但是实例分割还要将不同人的像素归为不同的类。也就是说实例分割比语义分割更进一步。以下精选了几篇有关图像语义分割的论文供大家参考学习：1.Seg
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2024-05-27 08:18:40
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文章目录方法亮点方法解析1. 知识转化与自适应2. 亲和蒸馏模块3. 训练过程方法验证1. 知识自适应和亲和知识蒸馏模块测试2. 不同学生、教师网络结构测试3. 不同知识蒸馏测试结论 语义分割是计算机视觉领域的关键问题之一，更是图像、场景理解的基石性技术，在自动驾驶、无人机及穿戴计算设备应用中举足轻重，甚至在很大程度上直接影响了实际应用的效果，任何旧方法的优化、新方法的提出，都将对相关产业产生
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2024-03-15 05:37:19
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