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RSS订阅原创 动态证据融合的可信多模态分类（Trusted Multi-View Classification withDynamic Evidential Fusion）读后总结
文中最后提出使用通过两个（或多个）原模态组合形成的伪模态用于训练，并在模态融合时加入训练，可以稳定融合效果，在原文代码中，使用torch.cat将两个模态的数据简单拼接后，投入神经网络学习后，作为一个新的模态。该论文的总体提出的总体改进在于：改进Loss计算，模态的不确定度计算法，使用demsper-shafer算法基于不确定度进行模态融合，使用伪模态改良模态融合的过偏置。3、使用原模态通过组合产生的第三模态（也就是伪模态）对多模态融合的参与，完成对模态融合准确率的提高（防止过偏置于一个模态）
2025-10-21 14:16:52
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原创 汉诺塔问题（分治递归）笔记与分析
下附问题：某学校举行了一场大型考试，共有1000名学生参加。考试成绩范围为0到100分（整数）。为了快速统计成绩分布情况，学校希望使用计数排序算法对学生的成绩进行排序，并统计每个成绩段（如0-9分、10-19分、20-29分……90-100）的学生人数。使用计数排序算法对学生的成绩进行排序。并统计每个成绩段的学生人数。输出排序后的成绩列表和每个成绩段的学生人数。
2025-07-24 01:56:37
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原创 阅读”DSHmp-解组静态感知与分层动态感知的参考视频分割“记录
参考视频分割主要依靠于自然语言表达来识别以及分割目标对象，之前的成果直接把提示句作为一个整体并直接在视频级别上进行识别以及分割，并混淆图像级别静态线索以及时间动态线索；然而图像级特征识别很难理解句中的动态线索，且静态线索对动态线索的识别并不重要，甚至有可能会影响动态线索的识别。以下为过程示意图：（1）提取词语对应特征矩阵FW以及嵌入语句FSe（2）将给定语句解耦成为静态线索矩阵Fs以及动态线索矩阵Fm。
2025-02-01 09:56:57
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空空如也
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