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融合AMR的汉蒙神经网络机器翻译模型的研究
【机 构】
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内蒙古大学
【出 处】
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内蒙古大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
计算机视觉技术的快速发展和人工智能的快速崛起，引发人类开发计算机像人类一样理解视频的内容，特别是人类的动作和意图识别，从而能够更好的实现人机交互并为人类服务。这里的视频包括多种不同模态，例如，RGB彩色视频，深度视频，人体骨骼序列等等。在视频内容的理解方面，有两个关于人的极为重要的任务：其一是人体动作识别，目的是识别出完整视频中人类的动作类别；其二是人体动作预测，目标是根据观测到的部分视频数据预测
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该文把多用户检测和智能天线技术结合起来,着重研究了空时多用户检测器的算法.首先在总结多年来多用户检测技术发展状况的基础上,对传统的多用户检测算法进行归纳分类,着重分析总结典型算法的思想实质和性能优劣,给出全面的多用户检测算法分类体系. 接着该文探讨了一种级联结构的空时多用户检测器.它可认为是改进的(或优化的)2D-RAKE接收机或改进的CMOE盲多用户检测器.其结构类似ST 2D-RAKE接收机,
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该文基于预测控制的滚动优化原理,讨论了一种状态估计的新方法——滚动时域估计(MovingHorizonEstimation,简称MHE)方法.它是能将不等式约束融入到估计问题的有效工具.MHE的基本策略就是通过一个滚动的、固定大小的估计窗口将估计问题化为一个在线优化的带约束二次型优化问题.由于优化原理能显式地处理约束条件,因此,滚动时域估计能处理基于实际系统状态的模型和约束条件的估计问题.
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