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【中文期刊】 段继忠 肖琛 《北京航空航天大学学报》 2025年51卷1期 85-93页
【摘要】 针对并行磁共振成像的重建,提出深度复数注意力网络(DCANet)模型.根据磁共振成像数据的复数性质,该模型使用复数卷积替换常规实数卷积;由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同,该模型还使用逐通道的注意力机制来重点关注有效特征...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhao, Ziping ; Li, Qifei ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2021年141卷 52-60页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Speech emotion recognition;Parallel 2D CNN;Connectionist temporal classification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Md Faysal,Ahamed ; Md,Nahiduzzaman ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 6484页
【关键词】 Blood smear;Parallel convolutional neural network (PCNN);Plasmodium parasite;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hualing,Lin ; Xue,Zhang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2024年24卷19期 SCIMEDLINE
【关键词】 convolutional neural network;integrated parallel attention module;recyclable trash sorting;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yingyu,Wu ; Ziyan,Liu ; 等 《Entropy (Basel, Switzerland)》 2022年24卷8期
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chaoquan,Mo ; Ke,Huang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2024年24卷22期 SCIMEDLINE
【关键词】 convolutional attention mechanism;graphical user interface;mechanical equipment fault diagnosis;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Mohammad,Zolfaghari ; Mohammad,Saniee Abadeh ; 等 《Scientific reports》 2025年16卷1期 2348页
【关键词】 Attention mechanism;Convolutional neural networks (CNNs);Image classification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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