针对癫痫脑电信号的检测问题，提出一种基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测方法。首先，对EEG信号进行可调Q因子小波变换，并选择能量差异较大的子带进行部分重构，重排重构信号，将其表示为

π bedding&MLP模式，只能获得高阶的特征交互。为了解决该问题， Deepfm在上述模式中加入了因子分解机（ Factorization Machine，FM），能够实现端到端的低阶与高阶特征交互学习，但其缺乏用户兴趣多样性的表示。鉴于此，通过将多头注意力机制引λ De

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针对传统的基于渗流模型的裂缝检测算法效率过低且检测结果易存在断裂的问题，提出一种多因子判定与渗流模型相结合的裂缝检测算法。首先提出了一种改进的渗流加速算法，通过减少大量参与渗流处理的冗余像素点，提高

针对传统的基于渗流模型的裂缝检测算法效率过低且检测结果易存在断裂的问题，提出一种多因子判定与渗流模型相结合的裂缝检测算法。首先，提出了一种改进的渗流加速算法，通过减少大量参与渗流处理的冗余像素点