Semantic Enhanced(향상된 의미)란 무엇입니까?
Semantic Enhanced 향상된 의미 - In this paper, we present a local semantic enhanced ConvNet (LSE-Net) for aerial scene recognition, which mimics the human visual perception of key local regions in aerial scenes, in the hope of building a discriminative local semantic representation. [1] The second is instance-based similarity matching using the Semantically enhanced Nearest Neighbour method (SeNN), which is employed in order to compare and quantify the semantic enhanced nearest neighbour entities/labels to predict the exact similarities. [2] Toward this end, we present a novel hierarchical semantic enhanced directional graph network. [3] To develop an effective e-Commerce recommender system that addresses these limitations, we propose a Trust-Semantic enhanced Multi-Criteria CF (TSeMCCF) approach that exploits the trust relations and multi-criteria ratings of users, and the semantic relations of items within the CF framework to achieve effective results when sufficient rating data are not available. [4] This paper proposes a semantic enhanced encoder-decoder network to tackle this problem. [5] A Semantic Enhanced Network called SeENet is constructed with the parallel pyramid to implement precise segmentation. [6]이 논문에서 우리는 차별적인 지역 의미 표현을 구축하기 위해 항공 장면에서 주요 지역 영역에 대한 인간의 시각적 인식을 모방하는 항공 장면 인식을 위한 로컬 의미 강화 ConvNet(LSE-Net)을 제시합니다. [1] 두 번째는 SeNN(Semantically Enhanced Nearest Neighbor method)을 사용하는 인스턴스 기반 유사성 매칭으로, 정확한 유사성을 예측하기 위해 시맨틱 향상된 최근접 이웃 엔티티/레이블을 비교 및 정량화하기 위해 사용됩니다. [2] 이를 위해 우리는 새로운 계층적 의미 강화 방향성 그래프 네트워크를 제시합니다. [3] 이러한 한계를 해결하는 효과적인 전자 상거래 추천 시스템을 개발하기 위해 사용자의 신뢰 관계 및 다중 기준 등급, 항목의 의미 관계를 활용하는 TSeMCCF(Trust-Semantic Enhanced Multi-Criteria CF) 접근 방식을 제안합니다. 충분한 등급 데이터를 사용할 수 없을 때 효과적인 결과를 얻기 위한 CF 프레임워크. [4] 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적으로 향상된 인코더-디코더 네트워크를 제안한다. [5] SeENet이라고 하는 Semantic Enhanced Network는 병렬 피라미드로 구성되어 정확한 세분화를 구현합니다. [6]