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基于社交媒体的事件检测与追踪技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:  冯晓
Adobe PDF(3903Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:361/5  |  提交时间:2016/05/04
社交媒体  数据挖掘  事件检测  事件追踪  
基于深度神经网络的无监督特征学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  黄培浩
Adobe PDF(6741Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:585/1  |  提交时间:2015/09/02
深度学习  无监督特征学习  聚类分析  数据降维  Deep Learning  Unsupervised Feature Learning  Clustering Analysis  Dimensionality Reduction  
小型智能机器鱼的控制与实现 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  陈世峰
Adobe PDF(5458Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:295/0  |  提交时间:2015/09/02
智能机器鱼  Cpg  嵌入式视觉  能量分析  多传感器  Smart Robotic Fish  Cpg  Embedded Vision  Energy Analysis  Multi-sensors  
自然场景文字检测与识别系统 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  王潇
Adobe PDF(2274Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:615/0  |  提交时间:2015/09/02
文字检测  文字识别  多信息融合  I2c 距离度量学习  移动端应用  Text Detection  Text Recognition  Multi-information Combined  I2c Distance Metric Learning  Mobile Application  
网络图像检索系统中的图像语义理解技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  俞雷
Adobe PDF(11933Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:357/0  |  提交时间:2015/09/02
图像标注  图像语义解析  标签定位  标签传播  表观模型  词库构建  空间上下文  特征提取  Image Annotation  Image Parsing  Label Localization  Label Propagation  Appearance Model  Lexicon Construction  Spatial Context  Feature Extraction  
基于图学习的半监督在线视觉跟踪研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  高晋
Adobe PDF(9787Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:343/0  |  提交时间:2015/09/02
在线视觉跟踪  图嵌入学习  半监督学习  迁移学习  张量化图嵌入  高斯过程回归  半监督提升  Online Visual Tracking  Graph Embedding Learning  Semi-supervised Learning  Transfer Learning  Tensorised Graph Embedding  Gaussian Processes Regression  Semiboost  
波动鳍推进水下航行器设计与控制方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  魏清平
Adobe PDF(8458Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:435/1  |  提交时间:2015/09/02
仿生水下机器人  波动推进  自抗扰控制  视线导航  路径跟踪控制  Biomimetic Underwater Vehicle  Undulatory Propulsion  Active Disturbance Rejection Control  Line-of-sight Guidance  Path-following Control  
社会媒体中的情感趋同现象建模与分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  何赛克
Adobe PDF(5407Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:432/1  |  提交时间:2015/09/02
情感趋同  社会媒体  普适性  因子图模型  多模态  结构学习  Emotion Entrainment  Social Media  Model-free  Factor Graph Model  Multi-modality  Structural Learning