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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; CNN; 情感特征;
机译:CNN-MHSA:一种卷积神经网络和用于检测网络钓鱼网站的多头自我关注组合方法
机译:基于CNN的多层次词特征在文化传播中的虚假新闻检测
机译:基于词注意力的BiLSTM和CNN集成模型的中文情感分析
机译:深度多头注意力网络,用于基于方面的情感分析
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:诊断CT中肺结节的检测和分类:基于改进的3D速率R-CNN和多尺度多作物卷积神经网络的TSDN方法
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: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}
机译:使用用于硬件优化的1×1卷积学习基于CNN的目标检测器的方法和装置,使用其的测试方法和装置{基于CNN的对象检测器的学习方法和学习装置,使用1x1卷积进行难于优化的方法,以及使用相同的测试方法和测试设备}
机译:基于CNN的CNN使用1xH卷积的对象检测器的CNN学习方法和学习设备用于硬件优化和测试方法和使用相同的测试设备
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