专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构,提取图像特征,并构建一个相似性矩阵,以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果,它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性,我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进,表明了出色的图像检索效果。具体来说,剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化,从而提供准确有效的检索服务。
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Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像: (a) 栅极区域截面; (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像; (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像; (d) 在漏极形成的痕迹; (e) 如图 (d) 所示,轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
正式论证已成为人工智能领域内的一个充满活力的研究领域。尤其是,形式论证的辩证性质被认为是共同的人机推理和决策的有前途的促进者,也是亚符号和符号AI之间的潜在桥梁[1]。在正式的论点中,参数及其关系作为指示图表示,其中节点是参数,边缘是参数关系(通常:攻击或支持)。从这些论点图中,得出了有关参数的可接受性状态或优势的推论。一种正式的论证方法正在增加研究的注意力是定量双极论证(QBA)。在QBA(通常是数值)权重(通常是数值的)权重(如此公认的初始优势)中分配给了参数,并且参数通过支持和攻击关系连接。因此,通过节点的传入边缘直接连接到节点的参数可以称为攻击者和支持者(取决于关系)。给出了定量的双极论证图(qbag),然后论证语义渗透了论证的最终强度。从直觉上讲,论点的攻击者倾向于降低其最终力量,而支持者倾向于增加它的最终力量。通常,正式论证和QBA的新生应用通常与解释性相关[2,3],例如,在可解释的推荐系统[4]的背景下,回顾聚合[5]或机器学习模型,例如随机森林[6]或神经网络[7]。这遵循上述参数影响的直觉为了利用QBA作为解释性的促进者,至关重要的是,对一种论点对另一个论点的影响有一种严格的理解,这一点至关重要。
图1。天然TIO 2:NB(1 1 0)边界结构。(a),(b),(c)电子反向散射衍射(EBSD)图像质量和逆极图(IPF)地图,提供〜
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图5。(a)在训练数据下推断a。该模型在图。1a和训练有素的NNFM对线路左侧的数据的预测如下所示。nmae = 0.162。(b)推断上述训练数据。nmae = 0.112。(c)在训练数据下方外推s。nmae = 0.057。(d)在训练数据上方推断s。nmae = 0.027。在每个图中,从图中所示的参数范围的每个边缘删除了10%的数据1a,被排除在培训集外。NNFM经过剩余90%数据的训练。每个点的颜色表示SDD,如图3