李梅

作品数：3被引量：68H指数：2
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供职机构：中国科学院上海高等研究院更多>>
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发文领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理电子电信更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《电子学报》更多>>
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基于注意力机制的CNN-LSTM模型及其应用被引量：64
《计算机工程与应用》2019年第13期20-27,共8页李梅 宁德军 郭佳程 
中国科学院战略性先导科技专项(No.XDA06010800)
时序数据存在时序性,并且其短序列的特征存在重要程度差异性。针对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测。该模型由两部分构成...
关键词：注意力机制 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 时间序列 负荷预测 
基于存储库数据挖掘的开源软件成功度量方法被引量：4
《电子学报》2018年第12期2930-2935,共6页宁德军 叶培根 刘琴 李梅 
中国科学院战略性先导科技专项(No.XDA06000000);国家重点研发计划项目(No.2016YFB1000805);上海市"科技创新行动计划"基础研究重点科技项目(No.17511107303;17511110202);上海市扬帆计划(No.17YF1420500)
开源软件已广泛应用于各软件领域,例如操作系统、容器等,但目前尚没有一种能够综合度量开源软件的方法.我们在用户兴趣度量和开发参与度量的基础上,提出了一种能够克服度量维度单一的局限性的度量方法.基于DM模型、软件生存力模型等相...
关键词：开源软件 主成分分析 成功度量模型 数据挖掘 量化分析 软件工程 DM模型 软件生存力模型 
基于实时用户相似度随机模拟支持有线直播实时导视
《有线电视技术》2017年第2期58-61,共4页许春玲 黎永安 宋旭翃 李明齐 宁德军 李梅 
中科院战略性先导专项子课题"未来网络现网无扰验证技术及环境研究(编号:XDA06010301)";上海市张江管委会"信息通信与集成电路技术公共服务平台能力提升(编号:2016-14)"资助
本文提出了一种新型的有线直播实时导视模式,并针对实现直播实时导视的基础性环节和实时用户相似度随机模拟的实现过程进行了试验。从学习算法、数据处理平台和底层硬件平台的相关技术应用情况,阐述了基于深度学习技术的实时用户相似度...
关键词：深度学习 Tensorflow 用户相似度分析 
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