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根据【关键词:
注意力机制,民航服务领域,卷积神经网络,信息检索,知识图谱
】搜索到相关结果
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关键词
基于
卷积神经网络
的航空零件去噪技术
作者:
赵安安
郑炜
郭俊刚
来源:
机械设计与制造工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
法线估计
计算机辅助设计
点云去噪
描述:
为去除在用三维激光扫描技术扫描航空零部件时,因扫描环境、设备等因素带来的大量零件点云噪声,提出基于
卷积神经网络
的航空零件去噪技术。首先应用经典
卷积神经网络
预测点云法线信息,然后以此进一步对点云进行位置更新,从而实现点云去噪。经实验证明,与目前的去噪方法相比,所提方法在去噪方面更具优越性。
深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
作者:
张川
易敏
童勤龙
叶发旺
徐清俊
李泊凇
来源:
世界核地质科学
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
航空高光谱遥感
岩性识别
描述:
岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点,
卷积神经网络
是适用于图像识别
基于Ghost-YOLOv5的光学图像飞机目标检测方法
作者:
赵玲娜
来源:
现代商贸工业
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
YOLOv5
光学飞机目标检测
Ghostnet
描述:
基于Ghost-YOLOv5的光学图像飞机目标检测方法
航空安全事件
知识图谱
构建
作者:
王杰
杨星星
马涛
来源:
中国科技信息
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
图数据库
数据图
模式图
知识图谱
安全事件
图谱构建
描述:
针对航空安全领域积累的海量航空安全事件基础数据未能有效挖掘和充分利用的问题,本文提出了一种航空安全事件
知识图谱
构建的方法,采用自顶向下的方法从航空安全事故调查报告中抽取模式数据并构建
知识图谱
的模式图
民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ:地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策
作者:
曹明
王鹏
左洪福
曾海军
孙见忠
杨卫东
魏芳
陈雪峰
来源:
航空学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
故障融合决策
数字孪生
航空发动机健康管理系统
深度学习
智能视情维护维修
知识图谱
寿命管理
描述:
基于民用航空发动机健康管理(EHM)的需求及发展目标,从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势,进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战,并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析,重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块:地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。
大数据背景下个性化文献资源服务创新实践探究——以沈阳航空航天大学图书馆“私人定制”为例
作者:
张莹
来源:
科技资讯
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
高校图书馆
读者需求
文献资源建设
知识图谱
个性化服务
大数据
描述:
大数据背景下个性化文献资源服务创新实践探究——以沈阳航空航天大学图书馆“私人定制”为例
面向民航飞机故障安全诊断的
知识图谱
构建方法
作者:
朱江
谢涛
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
多尺度注意力
故障诊断
智能问答
数据增强
飞机设备
知识图谱
描述:
面向民航飞机故障安全诊断的
知识图谱
构建方法
知识-用户行为驱动的飞机工装设计知识推送方法
作者:
王佐旭
王鑫
孟爽
郑联语
来源:
航空学报
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机工装
知识网络
工装设计
知识推送
用户行为反馈
知识图谱
描述:
知识-用户行为驱动的飞机工装设计知识推送方法
基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
作者:
田青林
秦凯
陈俊
李瑶
陈雪娇
来源:
光学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
图像处理
变化检测
空洞卷积
特征金字塔
描述:
提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入
注意力机制
以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式
YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
作者:
张锐丽
张琦
高万春
李江龙
来源:
兵工自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
tiny
目标检测
YOLOv4
照相管理
描述:
注意力机制
模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明:准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%,召回率(recall,R)提高约8%,平均准确率均值(mean
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