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基于深度残差学习的图像识别(中文7800字,英文PDF)摘要通常来说，神经网络的层次越深就越难训练。为了更快速的来训练深层次的网络，本文提出了一个残差学习框架来简化网络的训练。我们显式地将每一层重新表示为参考输入层的学习残差函数，而不是学习无关的函数，我们提可以证明，这些残差网络更容易优化，并可以通过大幅增加的深度而变得更精确。在ImageNet数据集上，我们测试了高达152层的残差网络，其深度是
计算机视觉和图像理解(中文5400字,英文PDF)摘要Superpixels将感知上类似的像素分组，以创建视觉上有意义的实体，同时大幅减少后续处理步骤。从这些属性来看，自2003年命名以来，超像素算法受到了很多关注（Ren和Malik，2003）。到目前为止，主流的的超像素算法已经成为低级视觉的标准工具。因此，由于它们在广泛的应用中被迅速采用，适当的基准对于算法选择和比较至关重要。到目前为止，快速
使用微调深度网络融合的乳腺癌组织学图像分类(中文5100字,英文PDF)摘要乳腺癌是全世界妇女最常见的癌症类型。即使对经验丰富的病理学家来说，乳腺活检的组织学评估也是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种将乳腺癌组织学图像分为正常、性、原位癌和浸润癌四类的全自动分类方法。该方法以归一化的苏木精和伊红染色图像为输入，通过融合两个不同深度的残差神经网络（resnet）的输出进行最终预测。这些ResNet
基于模态的盘式制动尖叫旋转制动盘模型(中文4900字,英文PDF)摘要：由于制动盘的转动和制动盘与摩擦衬块之间的滑动接触，制动器尖叫分析中的制动盘建模比较复杂。许多把盘式制动器的振动和尖叫声作为一个运动载荷问题进行分析或分析的数值组合模型逐渐发展起来。然而，在最常用的复特征值分析方法中，运动荷载的性质通常被忽视。本文从模态的角度提出了一种新的旋转制动盘建模方法。首先建立了制动盘的有限元模型，并进行
适用于YouTube推荐的深度神经网络(中文6700字,英文PDF)摘要YouTube代表了现存规模最大，最复杂的工业推荐系统之一。 在本文中，我们将对系统和深度学习带来的显着性能改进进行描述进行高级描述。本文根据类别的阶段信息检索二分法进行划分：首先，我们详细介绍了一个深度候选生成模型，然后描述了一个独立的深度排序模型。 我们还提供实践经验和见解，这些经验教训和见解来自于设计，迭代和维护一个具有
物联网建模：一种同时使用复杂网络和基于代理的混合建模方法（ABM）(中文7300字,英文PDF)摘要传感器搭配收发器，很快就从实验室技术测试阶段发展成可供全球化使用的新技术，这些连接的移动设备组成了物联网（IoT）的主要组成部分。这个想法的是从电子小器件的激增而发展出来的，这些小器件都有传感器且能被单独识别（可能采用的技术是通过射频无线认证RFI）。虽然对物联网的综合建模范例和示例案例研究的需求日
基于生成对抗网络的图像翻译(中文5500字,英文PDF)摘要我们调查生成对抗网络作为图像翻译的通用解决方案问题。这些网络不仅可以学习映射输入图像到输出图像，还学习一个损失函数来训练这个映射。这使得应用传统问题相同的通用方法就是需要不同的损失函数。我们证明这种方法在合成照片时很有效，来自标签贴图，从边缘贴图重建对象，和其他任务中的图像着色。的确，自从发布与论文相关的pix2pix软件，大量互联网用户
复杂网络中基于代理的方法研究综述(中文12400字,英文PDF)摘要网络由代理其他们的活动组成。主流经济学的大量研究集中在具有相同特征主体的活动上。然而，很明显，现实与理想情况是完全不同的。事实上，经济系统涉及到许多异构的主体及其复杂的相互作用。为了克服经典视角的这一弱点，近年来研究的方向已转向复杂网络。基于代理的建模与仿真(ABMS)是分析这类系统的有力工具。模型使交互代理能够单独评估它们的地位
区间计算方法对麦弗逊悬架系统(中文5000字,英文PDF)动态仿真的有效性摘要：本文提出了一种基于时间间隔的方法的新设计方法，该方法适用于动态系统初步设计的最初阶段的仿真步骤的集成。基本想法在于使用区间计算方法来按间隔进行模拟，以便最小化模拟的数量。这些间隔表示系统设计参数的可能值的域。因此，系统的参数化模型由间隔求解。这避免了为每个设计参数启动n个模拟n值。这种方法已通过对可扩展数值示例的若干测
基于块的运动估计使用混合六边形风筝交叉菱形搜索算法(中文5000字,英文PDF)摘要-运动估计在运动补偿与混合DCT视频编码方案中发挥着关键性的作用。为了降低寻找最佳匹配块的计算复杂度，已经提出了许多快速搜索算法。本文所提出的混合六边形风筝交叉菱形搜索（HYBHKS）算法是基于六边形搜索（HEXS）和风筝交叉菱形搜索（KCDS）模式的自适应切换，以便以快速方式获得最佳匹配块。为了具有良好的初始位置