摘要 最近，基于CNN的端到端深度学习方法在图像去雾方面取得了优势，但它们在非均匀去雾方面往往会彻底失败。除此之外，现有的流行的多尺度方法是运行时密集型和内存低效的。在这种情况下，本文提出了一种快速深度多片分层网络，通过用较少数量的网络参数聚集来自模糊图像的不同空间部分的多个图像片的特征来恢复非同质模糊图像。我们提出的方法对于场景中具有不同密度的薄雾或雾的不同环境是相当鲁棒的，并且非常轻量级，本文
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2024-04-20 17:57:22
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1、3ds Max精模显示效果问题1.1、反走样摩尔纹反走样摩尔纹也叫抗锯齿，既是骨架边缘形成的锯齿现象。尤其很密集的线条状结构更为明显，视角到达一定距离就形成了摩尔纹闪烁现象。线条状对象的颜色与背景色差越大锯齿就越明显，如下图解决方法1：WebGL新版本对反走样做了优化处理，基本消除了明显的锯齿和短线现象，还存在相对微弱的锯齿状态。 解决方法2：设置框架线条图层可见距离，远处隐藏。由于框架线条对
fuzzy-pid
鉴于控制算法常于嵌入式平台使用，所以博主使用C语言实现模糊PID控制算法，该项目已上传至GitHub以及码云。实现的功能包括但不限于：隶属度函数 Membership function
高斯隶属度函数 Gaussian membership function广义钟形隶属度函数 Generalized bell-shaped membership functionS形隶属度
通过自动化工具将电子文档中的基础信息->找到感兴趣的信息，自动提取
事件：某个时间，某个地域，一个或者多个角色，一个或者多个动作组成的一件事情。
事件抽取：事件抽取技术是从非结构化信息中抽取出用户感兴趣的事件，并以结构化呈现给用户，
事件抽取任务分为：元事件抽取，主题事件抽取。
元事件：一个动作的发生或者状态变化，往往由动词驱动，也可
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2024-04-16 14:37:40
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✍?作者简介：机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理 ?B站项目实战：https://space.bilibili.com/364224477 ? 希望大家多多支持，我们一起进步！ ? 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 ?点赞?? 收藏 ?加关注+ 针对之前数据采集过程中摩尔纹的严重干扰，导致OCR对这种图片检测与识别精度不高的问题，搜索了大量有关如何消除摩尔纹的资料，包括传统的图像处理
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2024-08-09 09:07:25
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事件抽取算法DMCNN一、核心思想1.1 两类特征（低阶和高阶特征）词级别语义特征句子级别语义特征1.2多事件场景二、模型细节2. 1针对论元挖掘的DMCNN2.2 针对触发词挖掘的DMCNN三、总结和疑问3.1 核心思想3.2 疑问四、后续 最近一直在阅读事件抽取方向的相关论文，这里做一个系列的论文阅读笔记。DMCNN是一种基于动态池化（dynamic pooling）的卷积神经网络模型的事件
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2023-09-20 17:14:28
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作者：阿墨写在前面DMCNN是一种基于动态池化的卷积神经网络模型的事件抽取方法。属于pipeline模式(即管道模式），即它分开进行触发词的检测和识别、论元的检测和识别这两个子任务，后者依赖于前者的预测结果。DMCNN将两个子任务都被转换成了多分类问题，模型都采用DMCNN，细节上稍有不同。本文将对该方法做一个简要的介绍。论文名称：《Event Extraction via Dynamic Mul
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2024-08-12 11:46:53
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论文标题：A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
论文地址：http://www.nlpr.ia.ac.cn/cip/yubochen/yubochenPageFile/acl2015chen.pdf
模型简称：DMCNN
发表情况：ACL2015/IJCNLP2015 中科院自动化所 陈玉博
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2024-04-15 13:13:26
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一些图像去摩尔纹方法的调研汇总对ECCV 2022 UHDM文章中所对比的图像去摩尔纹方法进行简单的调研。在UHDM中，将图像去摩尔纹方法分为了摩尔纹模式分类、频域建模和多阶段框架等方法。除了FHDe2Net和UHDM方法，其他方法都是使用低分辨率图像或者合成图像进行图像去摩尔纹的。 UHDM所对比的方法有DMCNN、MDDM、WDNet、MopNet、MBCNN和FHDe2Net，接下来将分别简
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2023-12-11 10:37:57
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