小説の時間とは何ですか？
Novel Temporal 小説の時間 - Meanwhile, we also propose a novel temporal and spatial dual-discriminator for more robust network optimization. [1] In this paper, a novel Temporal-Difference Spatial Sampling and Aggregating graph neural network (TDSSA) is proposed to model spatial-temporal dependencies. [2] To address these issues, in this paper, a MI-EEG decoding framework is proposed, which uses a novel temporal-spectral-based squeeze-and-excitation feature fusion network (TS-SEFFNet). [3] It contributes to remarkable enhancement of both electrical (by 100%) and optical output (by 30%), as well as novel temporal-spatial resolution mode for motion capturing. [4] To address these issues, this paper presents a novel Temporal-Structural User Representation (named TSUR) network to predict LTV. [5] This paper proposes a novel Temporal-Free Semantic-Guided attention mechanism (TFSG) to utilize the raw caption pre-generated by a primary decoder as the extra input to provide global semantic guidance during generation, deepening visual understanding by balancing the semantic and visual information. [6] To ensure non-redundant data processing of deep network on a compact motion profile further, a novel temporal-shift memory (TSM) model is developed to perform deep learning of sequential input in linear processing time. [7] We propose that understanding of time-of-day dependent vulnerability to MR signalling in the heart versus the kidney may offer the rationale for the development of novel temporal or tissue specific-MR modulators in the management of cardiovascular disease. [8] We present a novel temporally coherent stylized rendering technique working entirely at the compositing stage. [9] To cope with this problem, a soft sensor modeling strategy of the BF wall temperature field based on a novel temporal–spatial dimensional finite-element extrapolation algorithm (TS-FEEA) is designed. [10] We develop a novel temporal-aware sequence classification to mine the correlation between I/O requests and represents the addresses with multidimensional vectors that shows better spatial locality. [11] In this paper, a novel temporally local recurrent radial basis function network for modeling and adaptive control of nonlinear systems is proposed. [12] We present, mathematically and experimentally, a novel temporally multiplexed polarimetric LADAR (TMP-LADAR) architecture which is capable of characterizing the polarimetric properties (Mueller matrix elements) of a target using a single 10 ns laser pulse. [13] To more conveniently remove the influence of noise interference and realize accurate identification, a novel temporal-frequency autoencoding based method is proposed. [14] Consequently, we design a novel temporal, functional and spatial big data computing framework for large-scale smart grid. [15]一方、よりロバストなネットワーク最適化のための新規な一時的および空間的な二重弁別器も提案する。 [1] 本論文では、空間的依存性をモデル化するために、新規な時間差空間サンプリングおよび集約グラフニューラルネットワーク（TDSSA）が提案されている。 [2] これらの問題に対処するために、本論文では、新規な一時スペクトルベースのスクイーズ及び励起特徴融合ネットワーク（TS - SEFFNET）を使用するMI - EEG復号枠組を提案する。 [3] それは、電気的（100％）および光出力の両方の著しい強化、ならびに動き捕捉のための新規な時間的空間解像度モードの両方の著しい強化に寄与する。 [4] これらの問題に対処するために、この論文はLTVを予測するための新規な一時的な構造的ユーザ表現（暫定的な）ネットワークを提示する。 [5] 本稿では、生成中にグローバルな意味ガイダンスを提供するための追加の入力として、一次デコーダによって事前に生成された生のキャプションを利用するための新規な時間的無言の意味的ガイドメカニズム（TFSG）を提案する。 。 [6] コンパクトな動きプロファイル上のディープネットワークの非冗長データ処理をさらに確実にするために、新規な時間シフトメモリ（TSM）モデルが開発され、線形処理時間内の順次入力の深い学習を実行する。 [7] 我々は、心血管疾患の管理において心臓対心臓におけるMRシグナル伝達に対する日々の依存性の脆弱性の理解を提案することを提案する。 [8] 我々は完全に合成段階で作用する新規な一時的にコヒーレント化されたレンダリング技術を提示する。 [9] この問題に対処するために、新規な一時的空間寸法有限要素外挿アルゴリズム（TS - Feea）に基づくBF壁温度場の柔らかいセンサーモデル化戦略が設計されている。 [10] I/O 要求間の相関をマイニングし、より良い空間的局所性を示す多次元ベクトルでアドレスを表すために、新しい時間認識シーケンス分類を開発します。 [11] この論文では、非線形システムのモデリングと適応制御のための新しい時間的局所再帰放射基底関数ネットワークが提案されています。 [12] 単一の 10 ns レーザー パルスを使用してターゲットの偏光特性 (ミュラー行列要素) を特徴付けることができる、新しい時間多重偏光 LADAR (TMP-LADAR) アーキテクチャを数学的および実験的に提示します。 [13] ノイズ干渉の影響をより便利に除去し、正確な識別を実現するために、新しい時間周波数自動符号化ベースの方法が提案されています。 [14] その結果、大規模なスマートグリッドのための新しい時間的、機能的、空間的なビッグデータコンピューティングフレームワークを設計します。 [15]
novel temporal attention 新しい時間的注意
To address this challenge, this paper proposes a novel temporal attention convolutional network (TACNet) for MI classification. [1] In the TARM, a novel temporal attention mechanism is built based on residual learning to recalibrate frames of skeleton data temporally. [2] We propose a novel temporal attention based neural network architecture for robotics tasks that involve fusion of time series of sensor data, and evaluate the performance improvements in the context of autonomous navigation of unmanned ground vehicles (UGVs) in uncertain environments. [3]この課題に対処するために、この論文はMI分類のための新しい時間的注意畳み込みネットワーク（TACNET）を提案する。 [1] TARMでは、スケルトンデータのフレームを時間的に再調整するための残差学習に基づいて新しい時間的注意メカニズムが構築されています。 [2] センサー データの時系列の融合を含むロボティクス タスクのための新しい時間的注意ベースのニューラル ネットワーク アーキテクチャを提案し、不確実な環境での無人地上車両 (UGV) の自律ナビゲーションのコンテキストでパフォーマンスの向上を評価します。 [3]
novel temporal pattern
The role of EVs in trauma-induced coagulopathy and posttraumatic thrombosis should be studied bearing in mind this novel temporal pattern. [1] An application to wheal size data is discussed with an aim of identifying novel temporal patterns among allergens within subject clusters. [2] CONCLUSIONS In normal fetal lungs, we report a novel temporal pattern of varied morphometric and metabolic changes. [3]外傷誘発性凝固症および経膜的血栓症におけるEVの役割は、この新規な一時的パターンを念頭に置いて研究されるべきである。 [1] 対象クラスター内のアレルゲン間で新規の時間的パターンを識別する目的で、膨疹サイズ データへの適用について説明します。 [2] 結論 正常な胎児の肺では、さまざまな形態計測的および代謝的変化の新しい時間的パターンを報告します。 [3]
novel temporal graph
To efficiently tackle our problem, we first devise a novel temporal graph reduction algorithm to significantly reduce the temporal graph without losing any maximal ρ-stable (δ, ɣ)-quasi-clique. [1] In this paper, a novel temporal graph convolutional network (TGCN) for the representation learning network is proposed to effectively capture the graph-based spatiotemporal input features. [2] Herein, we propose Auxo, a novel temporal graph management system to support temporal graph analysis. [3]私たちの問題に効率的に取り組むために、我々は最初に最大のρSTABLE（δ、χ） - quasi-cliqueを失うことなく時間的グラフを大幅に減らすために新しい時間的グラフ縮小アルゴリズムを考案します。 [1] この論文では、グラフベースの時空間入力機能を効果的にキャプチャするために、表現学習ネットワーク用の新しい時間グラフ畳み込みネットワーク (TGCN) が提案されています。 [2] ここでは、時間グラフ分析をサポートする新しい時間グラフ管理システムである Auxo を提案します。 [3]
novel temporal fusion 斬新な時空融合
In this paper, we propose a novel temporal fusion and AU-supervised self-attention network (a socalled SAT-Net) to address the AU detection problem. [1] Additionally, a novel temporal fusion and prediction module is designed to fuse temporal information from the extracted spatial feature sequences and predict vehicle driving commands. [2] In this paper, we propose a novel temporal fusion (TF) module to fuse the two-stream joints’ information to predict human motion, including a temporal concatenation and a reinforcement trajectory spatial-temporal (TST) block, specifically designed to keep prediction temporal consistency. [3]本稿では、AU検出問題に対処するための新規な時間的融合とAu監視型自衛網（ソクロール式SATネット）を提案する。 [1] さらに、新規な時間的融合および予測モジュールは、抽出された空間的特徴シーケンスから時間情報を融合し、車両運転コマンドを予測するように設計されている。 [2] nan [3]
novel temporal transformation
Furthermore, we address the output-feedback problem and show that a dynamic observer and controller can be designed based on our dual dynamic high gain scaling based design methodology along with a novel temporal transformation and form of the scaling dynamics with temporal forcing terms to achieve both state estimation and regulation in the prescribed time interval. [1] While prior results on prescribed-time stabilization considered systems in a normal form structure (chain of integrators with uncertainties matched with the control input), we address here a general strict-feedback-like system structure with uncertain nonlinear functions throughout the system dynamics and develop a prescribed-time stabilizing controller based on our dynamic high gain scaling technique along with a novel temporal transformation and scaling dynamics with temporal forcing terms. [2]さらに、出力フィードバックの問題に対処し、両方を達成するための時間強制項を使用したスケーリング ダイナミクスの新しい時間変換とフォームと共に、デュアル ダイナミック ハイ ゲイン スケーリング ベースの設計手法に基づいて動的オブザーバとコントローラを設計できることを示します。所定の時間間隔での状態推定と調整。 [1] 規定時間の安定化に関する以前の結果は、通常の形式の構造 (制御入力と一致する不確実性を持つ一連の積分器) のシステムを考慮していましたが、ここでは、システム ダイナミクス全体にわたって不確実な非線形関数を含む一般的な厳密フィードバックのようなシステム構造に取り組み、開発します。新しい時間変換および時間強制項を使用したスケーリングダイナミクスに加えて、動的高ゲインスケーリング技術に基づく規定時間安定化コントローラー。 [2]
novel temporal clustering
In this paper we present a novel temporal clustering approach aimed at linking records of the same group (such as all births by the same mother) where temporal constraints (such as intervals between births) need to be enforced. [1] This is done by a novel temporal clustering algorithm, which measures motion similarity based on the curvature and torsion of a space curve formed by corresponding vertices along a series of animation frames. [2]この論文では、一時的な制約 (出生間の間隔など) を強制する必要がある同じグループ (同じ母親によるすべての出生など) の記録をリンクすることを目的とした、新しい時間的クラスタリング アプローチを提示します。 [1] これは、一連のアニメーション フレームに沿って対応する頂点によって形成される空間曲線の曲率とねじれに基づいてモーションの類似性を測定する、新しい時間的クラスタリング アルゴリズムによって行われます。 [2]
novel temporal pose
In this work we propose a novel temporal pose-sequence modeling framework, which can embed the dynamics of 3D human-skeleton joints to a latent space in an efficient manner. [1] More specifically, we introduce a novel temporal pose convolution to aggregate spatial poses over frames. [2]この作業では、効率的な方法で 3D 人間の骨格関節のダイナミクスを潜在空間に埋め込むことができる、新しい時間ポーズ シーケンス モデリング フレームワークを提案します。 [1] より具体的には、フレーム全体の空間ポーズを集約するために、新しい時間ポーズ畳み込みを導入します。 [2]
novel temporal adaptive
Finally, we develop a novel Temporal Adaptive Ngram (TA-Ngram) model in CSCVP to capture the dynamic and non-deterministic dependency between check-ins. [1] Finally, we develop a novel Temporal Adaptive Ngram (TA-Ngram) model in CSCVP to capture the dynamic and non-deterministic dependency between check-ins. [2]最後に、CSCVPの新しい時間的適応NGRAM（TA-NGRAM）モデルを開発して、チェックイン間の動的および非決定論的依存性を捉えます。 [1] 最後に、CSCVP で新しい時間適応 Ngram (TA-Ngram) モデルを開発して、チェックイン間の動的で非決定論的な依存関係をキャプチャします。 [2]
novel temporal action
To learn the preference dynamics, a novel temporal action embedding represents user actions by incorporating the embeddings of items and temporal context as the inputs of the convolutional network. [1] Then, the actions in hand trajectories are identified with a novel temporal action localization model. [2]好みダイナミクスを学ぶために、新しい時間的アクション埋め込みは、アイテムの埋め込みと時間的コンテキストを畳み込みネットワークの入力として組み込むことによってユーザーの行動を表します。 [1] nan [2]
novel temporal feature 新しい時間機能
In this paper, we propose a novel temporal feature extraction method, named Attentive Correlated Temporal Feature (ACTF), by exploring inter-frame correlation within a certain region. [1] In this paper, we propose a novel temporal feature extraction module, named Key Point Shifts Embedding Module ($KPSEM$), to adaptively extract channel-wise key point shifts across video frames without key point annotation for temporal feature extraction. [2]本論文では、特定の領域内のフレーム間相関を探索することにより、注目相関時間的特徴（ACTF）という新規な時間的特徴抽出法を提案する。 [1] 本論文では、キーポイント埋め込みモジュール（$ KPSEM $）という名前の新しい時間的特徴抽出モジュールを提案し、時間的特徴抽出のためのキーポイントアノテーションなしでチャネル単位のキーポイントシフトを適応的に抽出する。 [2]