为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取,并在特征图上应用加权算法,从而增强对某些特定尺度特征的关注,并基于该融合...为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取,并在特征图上应用加权算法,从而增强对某些特定尺度特征的关注,并基于该融合算法对自然语言数据处理模型进行优化。仿真实验的结果表明:该融合算法特征提取效果较好,显著提升了计算机进行数据处理的各项能力。将优化后的自然语言处理(natural language processing,NLP)数据处理模型与CSAMT数据处理模型、BETG数据处理模型和优化前的NLP数据处理模型的性能进行对比可知:经过CBAM-MS-CNN优化的NLP数据处理模型的各项性能均优于其他模型。研究结果表明:该融合算法可以满足电子化移交流程中非结构化数据管理领域中的高可靠性、智能处理等业务需求,能提升数据处理效率和数据质量,减少人工录入数据和人工复核数据的工作量。展开更多
LOD(Level Of Detail,层次细节)技术是解决大规模地形实时渲染的关键技术之一,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,减少图形显示的失真度,满足一定的实时性要求。传统的算法将四叉树和LOD技术相结合将大规模数字高程模型数据(DEM)...LOD(Level Of Detail,层次细节)技术是解决大规模地形实时渲染的关键技术之一,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,减少图形显示的失真度,满足一定的实时性要求。传统的算法将四叉树和LOD技术相结合将大规模数字高程模型数据(DEM)进行分块,并对块内数据按照分辨率的大小分层存储。通过对四叉树的研究,在限制性四叉树的基础上引入预处理算法,提高了地形读取速度,增强了实时显示效果。该算法是基于限制性四叉树的一种高效的规则网格划分方法,内存开销少,降低了CPU的负担。实验结果表明该算法提高了地形导入的效率,能实现大规模地形的实时漫游。展开更多
文摘为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取,并在特征图上应用加权算法,从而增强对某些特定尺度特征的关注,并基于该融合算法对自然语言数据处理模型进行优化。仿真实验的结果表明:该融合算法特征提取效果较好,显著提升了计算机进行数据处理的各项能力。将优化后的自然语言处理(natural language processing,NLP)数据处理模型与CSAMT数据处理模型、BETG数据处理模型和优化前的NLP数据处理模型的性能进行对比可知:经过CBAM-MS-CNN优化的NLP数据处理模型的各项性能均优于其他模型。研究结果表明:该融合算法可以满足电子化移交流程中非结构化数据管理领域中的高可靠性、智能处理等业务需求,能提升数据处理效率和数据质量,减少人工录入数据和人工复核数据的工作量。
文摘LOD(Level Of Detail,层次细节)技术是解决大规模地形实时渲染的关键技术之一,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,减少图形显示的失真度,满足一定的实时性要求。传统的算法将四叉树和LOD技术相结合将大规模数字高程模型数据(DEM)进行分块,并对块内数据按照分辨率的大小分层存储。通过对四叉树的研究,在限制性四叉树的基础上引入预处理算法,提高了地形读取速度,增强了实时显示效果。该算法是基于限制性四叉树的一种高效的规则网格划分方法,内存开销少,降低了CPU的负担。实验结果表明该算法提高了地形导入的效率,能实现大规模地形的实时漫游。
