即插即用篇 _ 在 C2F 模块中添加【SimAM】 【CoTAttention】【SKAttention】【DoubleAttention】注意力机制 _ 附详细结构图-CSDN博客.mhtml
2024-08-09 08:55:42 9.89MB
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基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测,LSTM-Attention回归预测,多输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-07-26 16:22:44 63KB 网络 网络 matlab lstm
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大型强子对撞机的出现以及建立未来对撞机作为ILC的提议,都旨在探索TeV尺度的新物理学,这证明了最近人们对跷跷板机制的对撞机现象学的关注是对的,其特征在于TeV尺度或更小。 最受欢迎的TeV比例跷跷板机制是反向跷跷板机制。 反向跷跷板机制有三种类型,但是只有一种涉及六种非标准重中微子的装置才引起关注。 在本文中,我们开发了一种基于希格斯三重态模型的反向跷跷板机制,并通过在LHC和ILC处产生双电荷希格斯并分析它们在轻子对中的随后衰变来模拟其对撞机现象。 我们发现,尽管新标量与标准标量解耦,但这些标量的信号可能会在LHC的当前运行或将来的ILC中检测到。 我们的模拟在参数空间区域中探查模型,该模型可为正态和反型情况生成正确的中微子质量并进行混合。
2024-07-18 20:39:55 733KB Open Access
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基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测,CNN-GRU-Attention多维时间序列预测,多列变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-07-08 15:12:17 62KB matlab
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管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强安全性,同时提供数据和信息支持。以下是一些常见类型的管理系统: 学校管理系统: 用于学校或教育机构的学生信息、教职员工信息、课程管理、成绩记录、考勤管理等。学校管理系统帮助提高学校的组织效率和信息管理水平。 人力资源管理系统(HRM): 用于处理组织内的人事信息,包括员工招聘、培训记录、薪资管理、绩效评估等。HRM系统有助于企业更有效地管理人力资源,提高员工的工作效率和满意度。 库存管理系统: 用于追踪和管理商品或原材料的库存。这种系统可以帮助企业避免库存过剩或不足的问题,提高供应链的效率。 客户关系管理系统(CRM): 用于管理与客户之间的关系,包括客户信息、沟通记录、销售机会跟踪等。CRM系统有助于企业更好地理解客户需求,提高客户满意度和保留率。 医院管理系统: 用于管理医院或医疗机构的患者信息、医生排班、药品库存等。这种系统可以提高医疗服务的质量和效率。 财务管理系统: 用于记录和管理组织的财务信息,包括会计凭证、财务报表、预算管理等。财务管理系统
2024-06-20 22:36:31 176KB 管理系统 课程设计
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1.1.1 设计任务 通过cache对映射机制的工作原理和逻辑功能的理解,运用logisim仿真cache的映射机制和实现cache基本功能的控制器电路。 1.1.2 功能要求 运用SROM或存储器实现能支持cache基本功能时钟控制电路设计与调试。模拟cache直接映射。实现原数据与cache现有数据的比较及更新,实现多行的输出。采用logisim软件设计仿真和调试完成。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 cache的原理机制。由于主存的取存速度较慢,通过cache高速的取存速度提高总体的取存速度。cache的硬件组成通常为SROM,容量通常为主存的1/2的若干次方倍。存储机制,取存时,通过特定的算法,将指定的块区全部移到cache中,取存时,若主存区号与cache相同,则命中;否则,则不命中,通过算法决定是否更新cache的内容
2024-06-06 09:46:57 37.27MB 计算机体系与结构 课程设计
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融合CBAM通道注意力机制的YOLOv5-v6.1版本源码
2024-05-19 00:01:13 4.34MB YOLOv5 CBAM
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TCP本身是有一个保活状态的 keep-alive机制,默认是关闭的,需要单独启动就可以;默认保活时间是2小时,不过这个机制是在协议层,也就是传输层生效的,如果应用层出问题了,就不能及时发现问题;如果想要实现断线重连的操作,这个就不好实现了。         另一种方式,可以在应用层自定义模拟这个心跳检测机制,使用线程或者定时器来定时发心跳包即可实现保活功能,并且能做到断线重连的操作。 详情地址: https://blog.csdn.net/mars1199/article/details/134482555
2024-05-18 09:41:03 7KB 网络协议
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本人带的一个本科毕设资料,内含全部可执行代码。包括YOLOV5复现,YOLOV5加注意力机制改进,成功将在VOC数据集上的精确度由76%提升至77%。 包括训练及测试代码,仅包括代码,本人已经调通,仅需要更改路径即可。不包含预训练权重,资源仅包含本人实现的全部代码,不包含论文,应对本科毕设足够。 预训练权重、论文模板、演示视频,可私信获取。
2024-05-12 16:38:32 7.53MB YOLO YOLOv5 注意力机制 毕业设计
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yolov8添加注意力机制-学习记录
2024-04-28 21:30:07 1.18MB yolo 目标检测
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