Novel Temporal(소설 시간)란 무엇입니까?
Novel Temporal 소설 시간 - 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]한편, 보다 강력한 네트워크 최적화를 위해 새로운 시간 및 공간 이중 판별기를 제안합니다. [1] 이 논문에서는 공간-시간 종속성을 모델링하기 위해 새로운 시간차 공간 샘플링 및 집계 그래프 신경망(TDSSA)을 제안합니다. [2] 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 새로운 시간 스펙트럼 기반 압착 및 여기 기능 융합 네트워크(TS-SEFFNet)를 사용하는 MI-EEG 디코딩 프레임워크를 제안합니다. [3] 이는 전기적(100%) 및 광학 출력(30%)의 놀라운 향상과 모션 캡처를 위한 새로운 시간 공간 해상도 모드에 기여합니다. [4] 이러한 문제를 해결하기 위해 이 문서에서는 LTV를 예측하는 새로운 시간-구조적 사용자 표현(TSUR) 네트워크를 제시합니다. [5] 이 논문에서는 기본 디코더에 의해 미리 생성된 원시 캡션을 추가 입력으로 활용하여 생성 중 전역 의미론적 지침을 제공하고 의미론적 정보와 시각적 정보의 균형을 통해 시각적 이해를 심화하는 새로운 TFSG(Temporal-Free Semantic-Guided Attention Mechanism)를 제안합니다. . [6] 컴팩트한 모션 프로파일에서 심층 네트워크의 중복되지 않는 데이터 처리를 보장하기 위해 선형 처리 시간에 순차 입력에 대한 심층 학습을 수행하는 새로운 TSM(Temporal-Shift Memory) 모델이 개발되었습니다. [7] 우리는 심장 대 신장에서의 MR 신호에 대한 시간 의존적 취약성에 대한 이해가 심혈관 질환 관리에서 새로운 시간적 또는 조직 특이적 MR 조절제의 개발에 대한 근거를 제공할 수 있다고 제안합니다. [8] 우리는 합성 단계에서 완전히 작동하는 새로운 시간적으로 일관된 양식화된 렌더링 기술을 제시합니다. [9] 이 문제를 해결하기 위해 새로운 시간-공간 차원 유한 요소 외삽 알고리즘(TS-FEEA)을 기반으로 하는 BF 벽 온도 필드의 소프트 센서 모델링 전략이 설계되었습니다. [10] 우리는 새로운 시간 인식 시퀀스 분류를 개발하여 I/O 요청 간의 상관 관계를 파악하고 더 나은 공간적 지역성을 나타내는 다차원 벡터로 주소를 나타냅니다. [11] 본 논문에서는 비선형 시스템의 모델링 및 적응 제어를 위한 새로운 시간적 국소 순환 방사 기저 함수 네트워크를 제안한다. [12] 단일 10ns 레이저 펄스를 사용하여 대상의 편광 특성(뮬러 매트릭스 요소)을 특성화할 수 있는 새로운 시간 다중화 편광 LADAR(TMP-LADAR) 아키텍처를 수학 및 실험적으로 제시합니다. [13] 보다 편리하게 잡음 간섭의 영향을 제거하고 정확한 식별을 구현하기 위해 새로운 시간 주파수 자동 인코딩 기반 방법을 제안합니다. [14] 따라서 우리는 대규모 스마트 그리드를 위한 새로운 시간적, 기능적, 공간적 빅데이터 컴퓨팅 프레임워크를 설계합니다. [15]
novel temporal attention 소설 임시 주의
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]이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 MI 분류를 위한 새로운 TACNet(Temporal Attention Convolutional Network)을 제안합니다. [1] TARM에서는 스켈레톤 데이터의 프레임을 시간적으로 재보정하기 위해 잔여 학습을 기반으로 하는 새로운 시간 주의 메커니즘이 구축됩니다. [2] 우리는 센서 데이터의 시계열 융합을 포함하는 로봇 공학 작업을 위한 새로운 시간 주의 기반 신경망 아키텍처를 제안하고 불확실한 환경에서 무인 지상 차량(UGV)의 자율 주행 맥락에서 성능 향상을 평가합니다. [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]외상으로 인한 응고 장애와 외상 후 혈전증에서 EV의 역할은 이 새로운 시간 패턴을 염두에 두고 연구해야 합니다. [1] 팽진 크기 데이터에 대한 적용은 주제 클러스터 내의 알레르겐 간의 새로운 시간 패턴을 식별하기 위한 목적으로 논의됩니다. [2] 결론 정상적인 태아 폐에서 우리는 다양한 형태 및 대사 변화의 새로운 시간적 패턴을 보고합니다. [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]우리의 문제를 효율적으로 해결하기 위해, 우리는 먼저 최대 ρ-안정(δ, ɣ)-quasi-clique를 잃지 않고 시간 그래프를 크게 줄이는 새로운 시간 그래프 축소 알고리즘을 고안했습니다. [1] 본 논문에서는 그래프 기반의 시공간 입력 특성을 효과적으로 포착하기 위해 표현 학습 네트워크를 위한 새로운 시간적 그래프 컨볼루션 네트워크(TGCN)를 제안합니다. [2] 여기서는 시간 그래프 분석을 지원하는 새로운 시간 그래프 관리 시스템인 Auxo를 제안합니다. [3]
novel temporal fusion 새로운 시간 융합
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]이 논문에서 우리는 AU 탐지 문제를 해결하기 위해 새로운 시간 융합 및 AU 감독 self-attention 네트워크(소위 SAT-Net)를 제안합니다. [1] 또한, 새로운 시간 융합 및 예측 모듈은 추출된 공간 특징 시퀀스에서 시간 정보를 융합하고 차량 운전 명령을 예측하도록 설계되었습니다. [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]또한, 우리는 출력 피드백 문제를 해결하고 동적 관찰자와 컨트롤러가 우리의 이중 동적 고 이득 스케일링 기반 설계 방법론을 기반으로 설계될 수 있음을 보여줍니다. 규정된 시간 간격으로 상태 추정 및 규제. [1] 규정된 시간 안정화에 대한 이전 결과는 정상 형태 구조(제어 입력과 일치하는 불확실성이 있는 적분기 체인)의 시스템을 고려한 반면, 여기에서는 시스템 역학 전반에 걸쳐 불확실한 비선형 기능을 가진 일반적인 엄격한 피드백과 유사한 시스템 구조를 다루고 개발합니다. 우리의 동적 고 이득 스케일링 기술을 기반으로 하는 규정된 시간 안정화 컨트롤러와 시간적 강제 항이 있는 새로운 시간 변환 및 스케일링 역학. [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]이 논문에서 우리는 (출생 사이의 간격과 같은) 시간적 제약이 시행되어야 하는 동일한 그룹의 기록을 연결하는 것을 목표로 하는 새로운 시간적 클러스터링 접근 방식을 제시합니다. [1] 이것은 일련의 애니메이션 프레임을 따라 해당 정점에 의해 형성된 공간 곡선의 곡률 및 비틀림을 기반으로 동작 유사성을 측정하는 새로운 시간 클러스터링 알고리즘에 의해 수행됩니다. [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]이 작업에서 우리는 3D 인간-골격 관절의 역학을 효율적인 방식으로 잠재 공간에 임베드할 수 있는 새로운 시간적 포즈-시퀀스 모델링 프레임워크를 제안합니다. [1] 보다 구체적으로, 우리는 프레임에 대한 공간적 포즈를 집계하기 위해 새로운 시간적 포즈 컨볼루션을 소개합니다. [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]마지막으로 CSCVP에서 새로운 TA-Ngram(Temporal Adaptive Ngram) 모델을 개발하여 체크인 간의 동적 및 비결정적 종속성을 캡처합니다. [1] 마지막으로 CSCVP에서 새로운 Temporal Adaptive Ngram(TA-Ngram) 모델을 개발하여 체크인 간의 동적 및 비결정적 종속성을 캡처합니다. [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]기본 설정 역학을 학습하기 위해 새로운 시간 동작 임베딩은 항목의 임베딩과 시간적 컨텍스트를 컨볼루션 네트워크의 입력으로 통합하여 사용자 동작을 나타냅니다. [1] nan [2]
novel temporal feature 새로운 임시 기능
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]본 논문에서는 특정 영역 내에서 프레임간 상관관계를 탐색하여 ATTF(Attentive Correlated Temporal Feature)라는 새로운 시간적 특징 추출 방법을 제안한다. [1] 이 논문에서 우리는 시간적 특징 추출을 위한 키 포인트 주석 없이 비디오 프레임에서 채널별 키 포인트 쉬프트를 적응적으로 추출하기 위해 Key Point Shifts Embedding Module($KPSEM$)이라는 새로운 시간적 특징 추출 모듈을 제안합니다. [2]