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Bag of Tricks for 3D MRI Brain Tumor Segmentation 会议论文
, 深圳, 2019-10
作者:  Zhao YX(赵元兴);  Zhang YM(张燕明);  Liu CL(刘成林)
Adobe PDF(659Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：167/57  |  提交时间：2022/08/18
Multi-view Semi-supervised 3D Whole Brain Segmentation with a Self-ensemble Network 会议论文
, 深圳, 2019-10
作者:  Zhao YX(赵元兴);  Zhang YM(张燕明);  Song M(宋明);  Liu CL(刘成林)
Adobe PDF(704Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：180/65  |  提交时间：2022/08/18
TextDragon: An End-to-End Framework for Arbitrary Shaped Text Spotting 会议论文
, 首尔, 2019.10.27
作者:  Wei Feng;  Wenhao He;  Fei Yin;  Xu-Yao Zhang;  Cheng-Lin Liu
Adobe PDF(2843Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：230/57  |  提交时间：2021/07/06
Contextual Stroke Classification in Online Handwritten Documents with Graph Attention Networks 会议论文
, 澳大利亚,悉尼, 2019-9
作者:  Jun-Yu Ye;  Yan-Ming Zhang;  Qing Yang;  Cheng-Lin Liu
Adobe PDF(353Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：229/71  |  提交时间：2021/03/30
Oracle Character Recognition by Nearest Neighbor Classification with Deep Metric Learning 会议论文
, International Convention Centre (ICC) Sydney, 20-25 Sep. 2019
作者:  Zhang, Yikang;  Zhang, Heng;  Liu, Yongge;  Yang, Qing;  Liu, Chenglin
浏览  |  Adobe PDF(410Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：470/176  |  提交时间：2020/01/06
Oracle Character Recognition  Dense Convolutional Network  Deep Metric Learning  Nearest-neighbor Classifier  
无权访问的条目 会议论文
作者:  Xu, Ting-Bing;  Liu, Cheng-Lin
Adobe PDF(1299Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：26/2  |  提交时间：2019/11/11
Multisource Transfer Learning for Cross- Subject EEG Emotion Recognition 期刊论文
IEEE Transactions Cybernetics, 2019, 期号: online, 页码: online
作者:  Jinpeng Li;  Shuang Qiu;  Yuan-Yuan Shen;  Cheng-Lin Liu;  Huiguang He
Adobe PDF(3564Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：807/358  |  提交时间：2019/05/09
Brain-computer Interface, Emotion Recognition, Transfer Learning  
Decision Controller for Object Tracking With Deep Reinforcement Learning 期刊论文
IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 28069-28079
作者:  Zhong, Zhao;  Yang, Zichen;  Feng, Weitao;  Wu, Wei;  Hu, Yangyang;  Liu, Cheng-Lin
浏览  |  Adobe PDF(2984Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：628/210  |  提交时间：2019/04/30
Computer vision  deep learning  object tracking  reinforcement learning