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STDIN: Spatio-temporal distilled interpolation for electron microscope images 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 505, 页码: 188-202
作者:  Wang, Zejin;  Sun, Guodong;  Li, Guoqing;  Shen, Lijun;  Zhang, Lina;  Han, Hua
Adobe PDF(6579Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：288/28  |  提交时间：2022/11/14
Spatio-temporal ensemble  Feedback distillation  Electron microscope interpolation  
Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial-Temporal Traffic Prediction 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 491, 页码: 544-563
作者:  Ye, Xue;  Fang, Shen;  Sun, Fang;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming
Adobe PDF(3491Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：275/35  |  提交时间：2022/09/19
Traffic prediction  Spatial-temporal modeling  Meta-learning  Attention mechanism  Deep learning  
TVGCN: Time-variant graph convolutional network for traffic forecasting 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 471, 页码: 118-129
作者:  Wang, Yuhu;  Fang, Shen;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
Adobe PDF(2050Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：232/7  |  提交时间：2022/06/06
Spatial-temporal correlation  Graph convolutional network  Traffic forecasting  
Convolutional relation network for skeleton-based action recognition 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 370, 期号: 1, 页码: 109-117
作者:  Zhu, Jiagang;  Zou, Wei;  Zhu, Zheng;  Hu, Yiming
Adobe PDF(1981Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：452/100  |  提交时间：2020/03/30
Action recognition  Skeleton  Deep learning  Joint interaction  Dilation  Attention  
Reading scene text with fully convolutional sequence modeling 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 339, 期号: 无, 页码: 161-170
作者:  Gao, Yunze;  Chen, Yingying;  Wang, Jinqiao;  Tang, Ming;  Lu, Hanqing
浏览  |  Adobe PDF(1725Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：421/107  |  提交时间：2019/07/12
Fully convolutional sequence modeling  Scene text recognition  
A hierarchical contextual attention-based network for sequential recommendation 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 358, 页码: 141-149
作者:  Cui, Qiang;  Wu, Shu;  Huang, Yan;  Wang, Liang
浏览  |  Adobe PDF(545Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：294/28  |  提交时间：2019/05/09
Sequential recommendation  Recurrent neural network  Short-term interest  Context  Attention mechanism