注意力机制（英語：attention）是人工神经网络中一种模仿认知注意力的技术。这种机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重，以此将网络的关注点聚焦于数据中最重要的一小部分。数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文。可以通过梯度下降法对注意力机制进行训练。 类似于注意力机制的架构最早于1990年代提出，当时提出的名称包括乘法模块（multiplicative module）、sigma pi单元、超网络（hypernetwork）等。注意力机制的灵活性来自于它的“软权重”特性，即这种权重是可以在运行时改变的，而非像通常的权重一样必须在运行时保持固定。注意力机制的用途包括神经图灵机中的记忆功能、可微分神经计算机中的推理任务[2]、Transformer模型中的语言处理、Perceiver（感知器）模型中的多模态数据处理（声音、图像、视频和文本）。人类的注意力机制（Attention Mechanism）是从直觉中得到，它是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言

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Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

·1.资源内容简介： --------------------------------------------------------------- 这是一个压缩包，里面是论文呢写作的规范和注意事项，经验和比赛技巧，希望对同学们有所帮助。 --------------------------------------------------------------- ·2.资源使用方法 Microsoft Word 和Adobe pdf浏览 --------------------------------------------------------------- ·3.文件组成形式 格式：pdf文件 word文件 /**********************************************/ 文件名如下： 2006_ICM_参赛总结（一等奖）_.doc EI摘要要求.doc 规则.doc 数学建模竞赛中应当掌握的十类算法.pdf 英文科技论文的写作.doc 英文论文中使用的时态.doc 中国人写英文文章最常范的错误总结.pdf /**********************************************/ --------------------------------------------------------------- ·4. wogeguaiguai的附言： 1.我的其他数学建模资源也欢迎您下载，都是非常好的准备比赛要用的资 料。 2.本资料绝对是准备数模美国赛的超级经典资料。 希望对准备该赛的同学们有所帮助。 3.下载本文件后，您可以获得所有信息，不必再零散下载，给您带来很大 的方便。 4.10个资源分，绝对物超所值。评论后，您就可以获得11个资源分，欢迎 您评论！ 5.由于我在参加完美国赛之后不会再做数模了，把资源上传在这里是为了 帮助更多的同学，所以资源上传在这里，即在本人电脑中删除。 --------------------------------------------------------------- ·5.如有问题，请在此留言，谢谢。 --------------------------------------------------------------- ·6.上传时间 2010-2-24-afternoon

激光二极管 激光二极管包括单异质结（SH）、双异质结（DH）和量子阱（QW）激光二极管。量子阱激光二极管具有阈值电流低，输出功率高的优点，是市场应用的主流产品。同激光器相比，激光二极管具有效率高、体积小、寿命长的优点，但其输出功率小（一般小于2mW），线性差、单色性不太好，使其在有线电视系统中的应用受到很大限制，不能传输多频道，高性能模拟信号。在双向光接收机的回传模块中，上行发射一般都采用量子阱激光二极管作为光源。 激光二极管的工作过程 半导体激光二极管TOLD9211的工作波长为670mm，属于可见光范畴，故又称为红光半导体激光二极管。其外形如图11-19（a）所示，内部构造如图11-19（b）所示，电气图形符号如图11-19（c）所示。射出激光的VD1的阴极电极与引脚①相连，阳极及管壳与引脚②连接。除此之外，与VD1一起还有一个接收其激光的光电二极管VD2，其阴极与阳极分别由引脚②和③引出。 激光二极管的工作过程如图11-20所示，对VD1来说是正向接法，对VD2来说是反向接法，引脚②接正电位;与VD1串联的限流电阻R控制VD1的工作电流Iop，也就是控制管子的发光功率

用于毕业论文仿真，自己搭建控制策略，可以做ACC 和AEB ，现在是两个车 自车以及前车，相邻车道没有车，可以在trucksim中设定自车车速以及前车变化车速，前车先加速度后减速 或者前车匀速以及前车静止。

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