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多模态人工智能系统全... [4]
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乔红 [4]
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2016 [1]
2015 [1]
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出处
IEEE SIGNA... [4]
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SCI [4]
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11131006 [1]
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机器人理论与应用
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专题:机器人理论与应用
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出处:IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS
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A New Algorithm for Optimizing TV-Based PolSAR Despeckling Model
期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2016, 卷号: 23, 期号: 10, 页码: 1409-1413
作者:
Nie, Xiangli
;
Zhang, Bo
;
Chen, Yunjin
;
Qiao, Hong
;
Nie, XL
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提交时间:2016/12/05
Nonconvex Optimization
Polarimetric Synthetic Aperture Radar (Polsar)
Variational Method
Speeding Up Graph Regularized Sparse Coding by Dual Gradient Ascent
期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2015, 卷号: 22, 期号: 3, 页码: 313-317
作者:
Jiang, Rui
;
Qiao, Hong
;
Zhang, Bo
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提交时间:2015/09/18
Graph Regularized Sparse Coding
Image Classification
Image Clustering
Discriminative Sparsity Preserving Projections for Semi-Supervised Dimensionality Reduction
期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2012, 卷号: 19, 期号: 7, 页码: 391-394
作者:
Gu, Nannan
;
Fan, Mingyu
;
Qiao, Hong
;
Zhang, Bo
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提交时间:2015/08/12
Dimensionality Reduction
Feature Mapping
Manifold Learning
Out-of-sample Extrapolation
Sparse Representation
A Higher-Order MRF Based Variational Model for Multiplicative Noise Reduction
期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2014, 卷号: 21, 期号: 11, 页码: 1370-1374
作者:
Chen, Yunjin
;
Feng, Wensen
;
Ranftl, Rene
;
Qiao, Hong
;
Pock, Thomas
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提交时间:2015/08/12
Despeckling
Fields Of Experts
Mrfs
Non-convex Optimization
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