基于RippleNet的商品推荐研究基于RippleNet的商品推荐研究摘要：随着电子商务的迅速发展，商品推荐系统已经成为电商平台取得商业成功的重要组成部分。本论文提出了一种基于RippleNet的商品推荐方法，通过利用RippleNet中的交互信息和商品特征，为用户提供个性化的商品推荐。实验结果表明，该方法能够显著提高商品推荐的准确性和用户满意度。关键词：商品推荐系统，电子商务，RippleNet，个性化推荐1.引言随着互联网技术和电子商务的快速发展，越来越多的用户选择在电商平台上购物。然而，随着商品的

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2024-12-05

基于U-Net网络的端到端地震高分辨率处理技术基于U-Net网络的端到端地震高分辨率处理技术摘要：地震高分辨率处理是地震数据处理中的一个重要环节。U-Net网络作为一种强大的图像分割网络在医学图像处理中得到了广泛的应用，并且被证明在地震高分辨率处理中也具有很大的潜力。本文基于U-Net网络提出了一种端到端的地震高分辨率处理技术，通过将原始地震数据作为输入，直接输出高分辨率的地震图像，避免了传统方法中的多个处理步骤，提高了地震数据处理的效率和准确性。实验结果表明，该方法能够有效地改进地震图像的分辨率，提供更

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2024-12-05

基于TinyDarknet全卷积孪生网络的目标跟踪当前，目标跟踪作为视频分析和计算机视觉领域的热点之一，受到了广泛的关注和研究。它是指在视频序列中对一个运动目标进行连续的跟踪，并估计出其在每一个时刻的位置。目标跟踪在许多应用领域，如自动驾驶、监控、安防、人机交互等方面具有非常广泛的应用。目标跟踪技术目前已经发展出许多种类，不同的跟踪算法主要分为基于区域的跟踪和基于特征的跟踪。早期的目标跟踪算法大多数采用基于区域的跟踪方法。该方法在运动目标的识别上存在许多限制。因而，近年来越来越多研究者开始采用基于特征的跟

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2024-12-05

基于PSPNet改进UNet的轻量级视网膜血管分割算法基于PSPNet改进UNet的轻量级视网膜血管分割算法摘要：视网膜血管分割在医学图像处理中具有重要的应用。然而，由于视网膜图像的复杂性和大规模数据的处理需求，传统的图像分割算法往往存在计算复杂性高和效果不理想的问题。本文提出了一种基于PSPNet改进UNet的轻量级视网膜血管分割算法，该算法综合利用了PSPNet的语义信息编码和UNet的特征融合能力，实现了对视网膜血管进行准确的分割。1.引言视网膜血管分割在临床医学中具有重要意义，对于疾病的诊断和治疗

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基于ResNet-BiLSTM模型的电力客服工单分类研究基于ResNet-BiLSTM模型的电力客服工单分类研究摘要：电力客服工单分类是电力公司日常运营中的重要环节，通过自动分类工单可以提高效率和准确性。本文提出了一种基于ResNet-BiLSTM模型的电力客服工单分类方法。具体来说，我们首先使用ResNet模型对工单文本进行特征提取，然后使用BiLSTM模型对提取的特征序列进行分类。实验结果表明，我们提出的方法在电力客服工单分类任务上取得了较好的性能，相比于其他方法具有更高的准确率和召回率。关键词：电力

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基于MobileU-Net的多目标（行人）检测算法随着无人驾驶车辆的兴起，多目标检测技术也越来越受到关注。在多目标检测中，行人检测是一个非常重要的任务，因为它关系到车辆对潜在危险的预警，以及行人和车辆之间的交互。目前，深度学习是行人检测中最有效的方法之一。许多研究人员已经开始探索如何使用深度学习来实现行人检测。其中，MobileU-Net是一个非常有用的深度学习模型，它结合了全卷积U-Net和MobileNet的优点。MobileNet是一种针对移动设备的轻量级卷积神经网络，它相对于其他卷积神经网络具有更

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基于YOLO和FaceNet航拍行人目标识别随着无人机、监控设备、智能交通系统等的快速普及，像航拍行人这样的目标识别技术变得越来越重要。航拍行人目标识别是指通过无人机或其他可飞行的设备，在空中飞行并捕捉到地面上行人的图像、视频等信息，并将其自动识别出来的过程。本文将探讨基于YOLO和FaceNet的航拍行人目标识别技术。一、YOLO目标检测算法YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种经典的基于深度学习的目标检测算法。它采用了单个神经网络，可以在图像中同时识别出多个对象。由于YOLO的速度非常快，且

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基于OpenXML的毕业论文格式修订系统的设计与实现毕业论文格式修订系统是一个基于OpenXML技术的系统，旨在为毕业论文的格式修订过程提供便捷的工具和支持。本文将介绍该系统的设计和实现，并讨论其在毕业论文撰写过程中的应用和优势。一、引言在大学生完成毕业论文的过程中，格式修订往往是一个繁琐且耗时的工作。传统的格式修订方法主要依赖于人工操作，容易出现错误和疏漏。为了提高论文格式修订的效率和质量，本文提出了一种基于OpenXML的毕业论文格式修订系统。二、系统设计该系统的设计灵感来源于MicrosoftOff

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基于MHA-LatticeLSTM的中文命名实体识别标题:基于MHA-LatticeLSTM的中文命名实体识别摘要:命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理中的重要任务之一，它涉及将文本中的实体（如人名、地名、组织机构名等）识别并分类。本论文提出了一种基于MHA-LatticeLSTM的中文命名实体识别方法。该方法结合了多头自注意力机制（Multi-HeadAttention,MHA）和LatticeLSTM模型，有效地利用了字级别和词级别的信息，并且充分考虑了中

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基于ResNet网络与离散变分自编码器的精细轮廓检测方法基于ResNet网络与离散变分自编码器的精细轮廓检测方法摘要：轮廓检测是计算机视觉领域的一个重要任务，对于图像分割和物体识别等任务具有至关重要的作用。本文提出了一种基于ResNet网络与离散变分自编码器的精细轮廓检测方法。首先，通过ResNet网络对输入图像进行特征提取，获取图像的高级语义特征。然后，将这些特征输入到离散变分自编码器中，利用网络自身的优化能力将特征进行编码和解码，得到图像的轮廓信息。实验结果表明，所提出的方法在轮廓检测任务上具有较好的

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基于OnlineJudge的程序设计基础教学改革与实践随着计算机科学和技术的飞速发展，程序设计已经成为了越来越多专业的必修课程。而在程序设计教育领域，OnlineJudge（在线评测系统）已经成为了一种广泛应用的工具，可以用于测试和评估学生的编程能力。然而，传统的程序设计基础教学方式存在着一些问题，如学生自主性不足、教材难以贴近实际应用等。为了更好地提高程序设计教学质量，实现课堂改革和创新，建立基于OnlineJudge的程序设计教学模式是非常重要的。一、OnlineJudge优点OnlineJudge是

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2024-12-05

基于TypeScript的WebGIS地图接口库设计与实现基于TypeScript的WebGIS地图接口库设计与实现摘要：地理信息系统（GeographicInformationSystem,GIS）在现代社会中扮演着重要的角色，为各行各业提供了强大的地理数据处理和空间分析能力。随着Web技术的不断发展，基于Web的地理信息系统（WebGIS）也因其便捷性和易用性而日益受到关注。本文将介绍基于TypeScript的WebGIS地图接口库的设计与实现，着重讨论其架构设计、功能模块划分和关键实现技术等方面。1

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基于PhaseNet的地震信号自动处理方法准确性分析基于PhaseNet的地震信号自动处理方法准确性分析摘要：地震信号自动处理是地震学研究中的重要任务之一，对于准确预测地震震级和震源定位非常关键。近年来，深度学习技术的发展对地震信号自动处理提供了新的可能性。PhaseNet是一种基于卷积神经网络的地震信号自动处理方法，其具有较高的准确性和效率。本文将对PhaseNet的准确性进行详细分析，并与传统的地震信号处理方法进行对比。1.引言地震信号自动处理在地震学研究中具有重要意义。传统的地震信号处理方法通常需要

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基于MobileFaceNet改进的人脸识别课堂签到系统基于MobileFaceNet改进的人脸识别课堂签到系统摘要：人脸识别技术逐渐应用于各个领域，其中之一便是课堂签到系统。传统的签到方式耗时、低效，而基于人脸识别技术的签到系统能够提高签到的准确性和速度。本文针对传统签到系统的问题，提出了一种基于MobileFaceNet改进的人脸识别课堂签到系统。该系统通过结合MobileFaceNet人脸识别模型和改进模块，实现了高效、准确的课堂签到功能。实验结果表明，该系统具有较高的准确性和实时性，能够满足大规模

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基于PyQt5界面的词云制作软件设计Title:DesignandImplementationofWordCloudCreationSoftwareBasedonPyQt5GUIAbstract:Wordcloudsarevisualrepresentationsoftextdata,wherethesizeofeachwordrepresentsitsfrequencyinthegivencorpus.Theyprovideanintuitiveandengagingwaytosummarizeandv

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基于SE-ResNet的民族服饰识别系统的设计与实现基于SE-ResNet的民族服饰识别系统的设计与实现摘要：民族服饰是世界各地文化的重要组成部分，具有独特的风格和特点。本文提出了一种基于SE-ResNet的民族服饰识别系统，通过结合深度学习和注意力机制的思想，实现了对民族服饰的自动识别。该系统通过预处理、特征提取、分类器训练和测试等步骤，对民族服饰进行图像识别。实验结果表明，该系统的准确率和鲁棒性较高，能够有效地识别不同民族服饰的类别。关键词：民族服饰识别；深度学习；注意力机制；SE-ResNet1.引

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基于U-net和YOLOv4的绝缘子图像分割与缺陷检测Title:InsulatorImageSegmentationandDefectDetectionusingU-netandYOLOv4Abstract:Insulatorimagesegmentationanddefectdetectionplayacrucialroleinthemaintenanceandinspectionofpowertransmissionlines.Thispaperproposesanovelapproachthatc

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基于VisualStudio.net的计算机上机考试系统设计随着计算机技术的飞速发展，计算机技术的应用越来越广泛，包括教育领域。计算机辅助考试是近年来比较热门的话题，其主要优点是节省考试时间、减少人工阅卷数量，同时也确保考试公正和安全性。本文将从VisualStudio.net的角度出发，探讨基于计算机技术的考试系统的设计。一、基于VisualStudio.net的考试系统概述VisualStudio.net是由微软公司开发出来的一款完整的开发环境，它具有高效、强大的编程和调试功能。基于此，我们可以开发出

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基于MapleT.A.网络平台的对分课堂混合式教学模式的探索与实践基于MapleT.A.网络平台的对分课堂混合式教学模式的探索与实践摘要：随着信息技术的快速发展，教育模式也在不断创新与演进。分课堂混合式教学模式，即将传统面对面教学与在线学习相结合，已经成为许多学校和教育机构的新趋势。本文将重点探讨基于MapleT.A.网络平台的对分课堂混合式教学模式的探索与实践。1.引言传统的面对面教学一直以来被认为是最有效的教学方式之一，但是随着信息技术的发展，教育者们开始尝试将在线教育和传统教育相结合，以期提供更加灵

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基于U-Net特征融合优化策略的遥感影像语义分割方法基于U-Net特征融合优化策略的遥感影像语义分割方法摘要：遥感影像语义分割是遥感图像研究中的重要任务之一，通过将每个像素分配给预定义的语义类别，可以从遥感影像中提取出地物的详细信息。U-Net是一种常用的卷积神经网络结构，具有良好的特征提取能力。然而，传统的U-Net网络在特征融合上存在一定的局限性，限制了其在遥感影像语义分割中的性能表现。为了解决这一问题，本文提出了一种基于U-Net特征融合优化策略的遥感影像语义分割方法。首先，我们通过添加1×1卷积层

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