首页<q-table class="col-md-12" style="margin-top: 15px" dense :pagination="pigitions" :rows="rows" :columns="columns" row-key="ITEM_ID" :selected-rows-label="getSelectedString" selection="multiple" :loading="loading" :visible-columns="visibleColumns" v-model:selected="selected"> <template v-slot:unsignedAction="props"> <q-btn label="123">{{ props.row.DOC_UNSIGNED }}</q-btn> </template> <template v-slot:signedAction="props"> <q-btn label="123">{{ props.row.DOC_SIGNED }}</q-btn> </template> </q-table> 如何把按钮加入到DOC_UNSIGNED和DOC_SIGNED的列里

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时间: 2024-02-14 22:13:47 浏览: 373

DenseNet和BiLSTM的有效结合，可用于关键字识别

关键字识别（KWS）是智能设备上终端和服务机器人的人机交互的主要组成部分，其目的是最大程度地提高检测精度，同时又要减小占用空间。在本文中，基于DenseNet提取局部特征图的强大功能，我们为KWS提出了一种新的网络体系结构（DenseNet-BiLSTM）。在我们的DenseNetBiLSTM中，DenseNet主要用于获取局部特征，而BiLSTM用于获取时间序列特征。通常，DenseNet用于计算机视觉任务，它可能会破坏语音音频的上下文信息。为了使DenseNet适合KWS，我们提出了一个变体DenseNet，称为DenseNet-Speech，它在过渡层的时间维度上删除了池以保留语音时间序列信息。此外，我们的DenseNet-Speech使用密度较小的块和过滤器来使模型保持较小，从而减少了移动设备的时间消耗。实验结果表明，DenseNet-Speech的特征图可以很好地维护时间序列信息。就Google Speech Commands数据集的准确性而言，我们的方法优于最新方法。对于具有223K可训练参数的20条命令识别任务，DenseNet-BiLSTM能够达到96.6％的精度。

您可以使用`q-td`组件来在表格中添加按钮。您可以像这样更改模板： ```html <q-table class="col-md-12" style="margin-top: 15px" dense :pagination="pigitions" :rows="rows" :columns="columns" row-key="ITEM_ID" :selected-rows-label="getSelectedString" selection="multiple" :loading="loading" :visible-columns="visibleColumns" v-model:selected="selected" > <template v-slot:body-cell-Doc_UNSIGNED="props"> <q-td :props="props"> <q-btn label="123">{{ props.row.DOC_UNSIGNED }}</q-btn> </q-td> </template> <template v-slot:body-cell-Doc_SIGNED="props"> <q-td :props="props"> <q-btn label="123">{{ props.row.DOC_SIGNED }}</q-btn> </q-td> </template> </q-table> ``` 这样，您就可以将按钮添加到每个单元格中。

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