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结合领域知识的因子分析:在金融风险模型上的应用 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 121-132
作者:  冯栩;  喻文健;  李凌
Adobe PDF(1436Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：3/1  |  提交时间：2024/05/20
因子分析  基本面因子  领域知识  风险模型  期望最大化过程  
模糊失真图像无参考质量评价综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 689-711
作者:  陈健;  李诗云;  林丽;  王猛;  李佐勇
Adobe PDF(8133Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：14/5  |  提交时间：2024/05/20
图像质量评价  无参考图像质量评价  模糊图像  数据集  
基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2508-2525
作者:  彭天奇;  禹晶;  肖创柏
Adobe PDF(26878Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：5/3  |  提交时间：2024/05/20
自相似性  跨尺度  低秩  盲解卷积  去模糊  
单幅图像超分辨率重建技术研究进展 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2634-2654
作者:  张芳;  赵东旭;  肖志涛;  耿磊;  吴骏;  刘彦北
Adobe PDF(2376Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：22/9  |  提交时间：2024/05/20
超分辨率重建  单幅图像  空域方法  深度学习  
Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution 会议论文
, 美国新奥尔良, 2022-6
作者:  Luo, Zhengxiong;  Huang, Yan;  Li, Shang;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
Adobe PDF(4811Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：108/40  |  提交时间：2023/06/09
Key point localization and recurrent neural network based water meter reading recognition 期刊论文
Displays, 2022, 卷号: 74, 期号: 2022, 页码: 0-0
作者:  Jiguang Zhang;  Wenrui Liu;  Shibiao Xu;  Xiaopeng Zhang
Adobe PDF(4271Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：218/52  |  提交时间：2022/05/06
Mechanical water meters reading  Reading region detection  Digit wheels recognition  Key point location  Recurrent convolutional network  
BaMBNet: A Blur-Aware Multi-Branch Network for Dual-Pixel Defocus Deblurring 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 5, 页码: 878-892
作者:  Pengwei Liang;  Junjun Jiang;  Xianming Liu;  Jiayi Ma
Adobe PDF(12217Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：156/20  |  提交时间：2022/04/24
Blur kernel  convolutional neural networks (CNNs)  defocus deblurring  dual-pixel (DP) data  meta-learning  
From general to specific: Online updating for blind super-resolution 期刊论文
Pattern Recognition, 2022, 卷号: 127, 期号: 2022, 页码: 108613
作者:  Li, Shang;  Zhang, Guixuan;  Luo, Zhengxiong;  Liu, Jie;  Zeng, Zhi;  Zhang, Shuwu
Adobe PDF(4880Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：318/88  |  提交时间：2022/04/06
Blind super-resolution  Online updating  Internal learning  External learning