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It could also compile class files and whole jars that contain bytecode into machine code This is a comparison of debuggers Computer programs that are used to test and debug other programs. The gnu compiler collection (gcc) is a collection of compilers from the gnu project that support various programming languages, hardware architectures, and operating systems. List of java software and tools this is a list of software and programming tools for the java programming language, which includes frameworks, libraries, ides, build tools, application servers, and related projects. Since version 0.95, gnu classpath, a free implementation of the java class library, supports compiling and running javac using the classpath runtime — gnu interpreter for java (gij) — and compiler — gnu compiler for java (gcj) — and also allows one to compile the gnu classpath class library, tools and examples with javac itself.

它旨在从多个模态(例如语音、图像、文本等)中提取有价值的信息和特征,并将这些信息融合在一起以提高系统的性能。 这一领域的研究内容广泛,包括但不限于多模态算法的开发和优化、多模态数据的处理和分析、以及多模态产品的规划和设计。

本文提出两种轻量级自适应多模态融合技术——自动融合(AutoFusion)与生成对抗网络融合(GAN-Fusion),解决多模态数据异构性带来的上下文建模难题。 摘要: 信息物理系统 (CPSs)中传感器和执行器等现场设备收集的数据中隐含复杂的上下文信息和未知分布噪声。 为了提取并融合数据中的上下文信息以及减轻噪声带来的干扰,提出了上下文信息融合与噪声自适应的异常检测方法。 以特征金字塔网络框架 为基础引入上下文信息融合模块,充分利用目标对象与其周围环境的关联属性,增强宽动态尺度范围的目标对象 的特征表征,提高不同尺度目标的辨识能力。 为了提高复杂场景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于多特征自适应融合与上下文感知的目标跟踪算法。 首先引入上下文感知框架,提 取目标周围4个上下文图像块的一层卷积特征作为背景信息。 由于单一特征难以准确描述目标外观,采 用两个相关滤波器来提取多种特征。 第一个滤波器通过卷积神经网络提取三层卷积特征作为深度特征,第二个滤波器提取方向梯度直方图和颜色直方图信息作为浅层特征,然 后自适应融合深、浅 特征。 最后,利 用平均峰值相关能量来评估响应的置信度,并决定是否对模型进行更新。 所提算法在OTB-2013 数据集上进行测试,结 果表明,该 算法在准确率和成功率方面都有很好的表现,与其他优秀的跟踪算法相比,具 有更好的跟踪性能。 视觉跟踪一直是计算机视觉领域关注的重点问题。 与传统的静态特征融合方法不同,AFF能够根据数据的内在结构和任务需求,自适应地调整特征权重和融合策略,从而在复杂场景下实现更优的性能表现。 (1)该算法首先开发了一个上下文增强的组归一化(CE-GN)层,将基于稀疏采样特征的统计数据替换为全局上下文特征。 (2)然后设计了一种自适应多层掩码策略,以在不同尺度下生成最优掩码比率,实现紧凑的前景覆盖,提高了准确性和效率。

现有文献在融合过程中利用上下文信息,以提高推理的准确性,从而在动态变化的环境中做出决策。 在本文中,我们提出了一种基于三层架构的上下文感知、自我优化、自适应的传感器数据融合系统。 这篇文章主要针对于文档级关系抽取中的多实体问题:即在一个文档中有多个实体对和多标签问题:即每一个特定的实体对有多种关系的种类,提出了定位的上下文池和自适应阈值两种新技术,并建立了ATLOP (Adaptive Thresholding and Localized cOntext Pooling)模型。 这次学姐就和同学们分享 多尺度特征融合的13种创新思路,分了4个大方向:自适应多尺度特征融合机制、基于 图神经网络 的多尺度融合、注意力引导的多尺度特征融合以及端到端的多尺度特征学习。

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