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今天 Paper

2020-04-08| 发布者: 武汉新媒体| 查看: 135| 评论: 1|文章来源: 互联网

摘要: 原标题:今天Paper|COVID-19;深度爱好网络;COVIDX-NET;场景文本搬迁等目录针对COVID-19制作人工智能运用的地图COVIDX-......
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原标题:今天 Paper | COVID-19;深度爱好网络;COVIDX-NET;场景文本搬迁等

目录

针对COVID-19制作人工智能运用的地图

COVIDX-NET:一种用于确诊X射线图画中COVID-19的深度学习分类器结构

COVID-NET:一种用于从胸部X光图画中检测COVID-19病例的定制深度卷积神经网络规划

用于点击率猜测的深度爱好网络

CVPR 2020 | SwapText: 依据图画的场景文本搬迁

针对COVID-19制作人工智能运用的地图

论文称号:Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against COVID-19

作者:Bullock Joseph /Alexandra /Luccioni /Pham Katherine Hoffmann /Lam Cynthia Sin Nga /Luengo-Oroz Miguel

宣布时刻:2020/3/25

论文链接:https://paper.yanxishe.com/review/15405?from=leiphonecolumn_paperreview0407

引荐原因

这是一篇总述论文,概述了最近在新冠病毒研讨中运用的计算机和人工智能相关的技能运用。现在新冠病毒的研讨要点包含追寻病毒传达、促进病毒检测、开发疫苗、寻觅新的医治办法、了解疫情的社会经济影响等。人工智能技能在不同层次上有助于处理COVID-19?;?,包含分子、医学和流行病学运用,其间分子层面包含药物发掘等相关研讨,医疗层面包含个别患者的确诊和医治,社会层面包含流行病学和信息医学研讨等。终究,这篇论文还评论了有潜力的未来研讨方向及促进人工智能研讨所需的东西和资源。

COVIDX-NET:一种用于确诊X射线图画中COVID-19的深度学习分类器结构

论文称号:COVIDX-Net: A Framework of Deep Learning Classifiers to Diagnose COVID-19 in X-Ray Images

作者:Hemdan Ezz El-Din /Shouman Marwa A. /Karar Mohamed Esmail

宣布时刻:2020/3/24

论文链接:https://paper.yanxishe.com/review/15404?from=leiphonecolumn_paperreview0407

引荐原因

这篇论文提出了一个名为COVIDX-Net的深度学习结构,以协助放射科医师主动确诊X射线图画中的COVID-19。这篇论文在50例胸部X射线图画上对7种不同的深度卷积神经网络模型进行了验证,包含VGG19、MobileNet等。依据80%-20%的练习集-测验集区分,这篇论文发现VGG19和DenseNet分类体现更好,f1分数分别为0.89和0.91。这仅仅一个开始的研讨工作,跟着更多的敞开数据集呈现,还可以进行进一步的评价。

COVID-NET:一种用于从胸部X光图画中检测COVID-19病例的定制深度卷积神经网络规划

论文称号:COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest Radiography Images

作者:Wang Linda /Wong Alexander

宣布时刻:2020/3/22

论文链接:https://paper.yanxishe.com/review/15403?from=leiphonecolumn_paperreview0407

引荐原因

这篇论文开源了一个用于从胸部X射线图画中检测COVID-19病例而规划的深度卷积神经网络,即COVID-Net。用于练习COVID-Net的胸部放射线图画数据集名为COVIDx,包含了来自两个敞开数据库的2839例患者的5941个由后向前胸部放射线图画。这篇论文还剖析了COVID-Net怎么运用可解释性办法做出猜测,以期深化了解与COVID病例相关的关键要素,然后可以协助临床医师进行更好的筛查。敞开的数据和代码有助于进一步开发高精度和有用的深度学习处理方案,用于检测COVID-19病例。

用于点击率猜测的深度爱好网络

论文称号:Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

作者:Guorui Zhou

宣布时刻:2018/3/1

论文链接:https://paper.yanxishe.com/review/14663?from=leiphonecolumn_paperreview0407

引荐原因

本文的研讨含义以及核心内容:

点击率预估问题在工业领域中是一项很根本的使命,一般适用于广告投进。为了处理广告投进中的CTR使命,许多学者进行了这方面的相关研讨,其间部分研讨人员提出了选用深度学习的新模型,该模型遵从相似的Embedding+MLP范式??墒堑痹勖茄∮谜庵帜P?,在实践运用中,发现存在着模型的特征映射被紧缩的问题,这关于CTR使命有着较大的影响,也不利于实践猜测问题的处理。为了处理这一窘境,作者依据前人的效果,提出了一种新颖的模型:深度爱好网络(DIN),该模型经过构建本地激活单元,依据特定广告的前史行为,自适应地学习用户行为终究进行用户爱好的猜测,除此之外,因为作者提出的DIN模型是用不同广告来生成的向量,然后大大提高了该模型在实践工程中的运用。

CVPR 2020 | SwapText: 依据图画的场景文本搬迁

论文称号:SwapText: Image Based Texts Transfer in Scenes

作者:Qiangpeng Yang /Hongsheng Jin /Jun Huang /Wei Lin

宣布时刻:2020/3/18

论文链接:https://paper.yanxishe.com/review/14595?from=leiphonecolumn_paperreview0407

引荐原因

本文出自阿里巴巴达摩院,现已被CVPR2020接纳,文章首要处理的是图画中的文本替换问题。

因为不同要素之间的杂乱相互作用,在保存原始字体,色彩,巨细和布景纹路的一起交流场景图画中的文本是一项具有挑战性的使命。为了处理这个问题,作者提出了SwapText,一个可以在场景图画之间搬迁文本的三阶段结构,首要经过文本交流网络仅替换远景图画中的文本,然后布景补全网络重建布景图画,终究交融网络将前、布景图画进行交融。文章办法即便在图画具有严峻几许歪曲的情况下也能操作输入图画的文本。作者终究对文章办法在几个数据集进步行了定性和定量的剖析,验证了办法的有效性。

今天 Paper | DeepCap;文本分类;频域图注意力网络;3D人体姿势估量等

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