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目录引言数据集特征提取分类器诊断流程友情提示Matlab代码下载点击链接跳转：引言注意熵（AttentionEntropy，翻译可能不准确哈，请谅解）于2023年发表在顶级期刊IEEEtrans系列-IEEETransactionsonAffectiveComputing（影响因子：11.2）。注意熵首次提出并运用于心跳间隔时

 

特征融合是指来自不同层或分支的特征的组合，是现代网络体系结构中很常见的一种操作。图像处理的特征融合中，对于普遍的多尺度融合，广泛操作是直接将他们相加或者拼接起来！即通常通过简单的操作（例如求和或串联）来实现，但是，这不一定是最佳选择。随着Transformer在计算机视觉领域的快速发展

多模态蛋白质语言模型是一个新兴的方向。《Multi-scaleProteinLanguageModelforUnifiedMolecularModeling》是一篇发表在ICML2024的文献，作者是KangjieZheng、SiyuLong、TianyuLu、JunweiYang、XinyuDai、MingZhang、ZaiqingNie、Wei-YingMa和HaoZhou。文章的

小波变换具有优美的数学背景和强大的多分辨率分析能力。它集成和发展了短时傅里叶变换的思想并克服了其时间窗口不可变的缺点。小波变换通过使用具有局部感受野和多尺度的基函数。形成了同时具有局部和全局性质的信号表征。与DCT等全局变换相比，小波变换可以防止局部高频信息扩

近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导的四篇时间序列相关论文分别被国际顶会ICLR2024、ICDE2024和WWW2024接收。论文成果是阿里云与华东师范大学、浙江大学、南京大学等高校共同研发，涉及时间序列与智能运维结合的多个应用场景。包括基于Pathways架构的自适应多尺

《AdaZoom:TowardsScale-AwareLargeSceneObjectDetection》笔记1.研究动机1.1挑战与困难小目标检测和对象尺度差异存在挑战现有研究方法对于大场景中如此极端尺度变化的物体缺乏灵活性，缺乏对不同尺度物体的适应性。1.2解决方案构建了一个自适应缩放网络(简称AdaZoom)，对

最近，人们投入了大量精力开发新颖的图像处理技术。其中许多技术都源自于傅里叶和小波变换等数字信号处理方法。这些技术不仅使得各种图像处理技术如降噪、锐化和动态范围扩展成为可能，而且还使得计算机视觉中使用的许多技术如边缘检测、目标检测等成为可能。多尺度分析是相对较新

超越Transformer！时间序列预测新方法，霸榜AI顶会超越Transformer，霸榜AI顶会，patch做时间序列预测成为新烫门，强烈推荐想发论文的伙伴多关注！具体看，以往的时间序列预测创新着眼改模型，越来越卷，难度越来越大，而基于patch的方式，主要关注数据的输入形式，这是一个新思路，目前还在蓬勃发展中，创

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目录1.卷积和转置卷积（1）卷积（2）转置卷积2.tf.nn.conv2d函数和tf.nn.conv2d_transpose函数（1）tf.nn.conv2d函数（2）tf.nn.conv2d_transpose函数3.转置卷积output_shape参数的探讨（1）卷积过程中，存在尺度丢失现象。（2）转置卷积是恢复卷积之前原始信息的过程1.卷积和转置卷积（1）卷积

EANet：用于医学图像分割的迭代边缘注意网络摘要引言相关工作方法看一下的论文EANet:Iterativeedgeattentionnetworkformedicalimagesegmentation–2022摘要医学图像的精确自动分割对临床诊断和分析有着重要的帮助。然而，由于（1）医学图像目标的尺度多样性和（2）医

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导读：2023和鲸社区年度科研闭门会以“对话AIforScience先行者，如何抓住科研范式新机遇”为主题，邀请了多个领域的专家学者共同探讨人工智能在各自领域的发展现状与未来趋势。在脑科学领域，数字化大脑通过数学模型和计算机仿真对大脑进行精确的建模和重构，可以更好地理解和探索大脑

差分符号熵DifferentialsymbolicEntropy，多尺度差分符号熵，层次差分符号熵，时移多尺度差分符号熵，复合多尺度差分符号熵，精细复合多尺度差分符号熵（Matlab代码获取链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmblZlv）熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。该算法

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跨空间学习的高效多尺度注意模块摘要在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意机制在产生更多可识别的特征表示方面具有显著的有效性。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表征带来副作用。本文提出了一种新型的高效多尺度注意力(EMA)模块。为了保留每个通道上

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