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张亚立; 李征宇; 孙平;
沈阳建筑大学 沈阳;
假新闻检测; 注意力卷积; TRANSFORMER;
机译:基于跨型注意残差和多通道卷积神经网络的多模式假新闻检测模型
机译:基于自我关注的虚假新闻检测的卷积神经网络
机译:使用多头立体卷积神经网络金属板基于兰布的损伤检测
机译:使用Transformer模型检测虚假新闻
机译:使用基于姿态的方法检测虚假新闻
机译:基于自多头注意力的卷积神经网络用于假新闻检测
机译:学习具有多头自我关注的上下文特征,用于假新闻检测
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:使用基于重复的基于卷积的注意力模块的方法,装置和计算机程序产品,用于改进的神经网络实现
机译:基于卷积神经网络的睡意检测装置和基于卷积神经网络的睡意检测方法
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
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