高信噪比、高分辨率的显微图像总是蕴含着更丰富、更准确的信息,帮助我们以更加精确的视角认知微观世界。然而,受多种生物物理、生物化学、物理光学因素(如荧光标记浓度、探针亮度、光毒性、光漂白、光子噪声等)的限制,传统超分辨显微成像技术在提升空间分辨率的同时,往往会牺牲成像时程、速度等其他重要性能。针对这一问题,清华大学戴琼海/李栋合作团队曾于2021年提出傅里叶注意力超分辨方法(DFCAN),仅使用单张 ...
作者在实验中用到的都是推荐系统领域经常用到的开源数据集合。 作者在实验中主要检测了如下算法:ItemKNN , Bayesian Personalised Ranking (BPR) , Multi-Variational Auto-encoder (Mult-VAE) , Neural Matrix Factorization (NeuMF) , Light Graph Convolution ...
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