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基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 102-110
作者:  赖轩;  曲延云;  谢源;  裴玉龙
Adobe PDF(2838Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:23/9  |  提交时间:2024/05/09
互学习  生成对抗网络  特征优化  知识蒸馏  
基于一步张量学习的多视图子空间聚类 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 40-53
作者:  赵晓佳;  徐婷婷;  陈勇勇;  徐勇
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多视图子空间聚类  张量奇异值分解  一步化学习  图学习  
深度对比学习综述 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 15-39
作者:  张重生;  陈杰;  李岐龙;  邓斌权;  王杰;  陈承功
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对比学习  深度学习  特征提取  自监督学习  度量学习  
计算实验方法的溯源、现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 246-271
作者:  薛霄;  于湘凝;  周德雨;  彭超;  王晓;  周长兵;  王飞跃
Adobe PDF(6491Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:49/19  |  提交时间:2024/05/09
计算实验  人工社会  多主体建模  实验设计  路线图  
兵棋推演的智能决策技术与挑战 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 913-928
作者:  尹奇跃;  赵美静;  倪晚成;  张俊格;  黄凯奇
Adobe PDF(4513Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:65/22  |  提交时间:2024/05/09
兵棋推演  人机对抗  智能决策技术  博弈学习  
基于种群个体数自适应的多尺度量子谐振子优化算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1587-1600
作者:  焦育威;  王鹏
Adobe PDF(3932Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:64/28  |  提交时间:2024/04/25
优化算法  量子隧道效应  动态种群  多种群  蒙特卡洛  
基于静−动态特性协同感知的复杂工业过程运行状态评价 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1621-1634
作者:  褚菲;  许杨;  尚超;  王福利;  高福荣;  马小平
Adobe PDF(2106Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:43/16  |  提交时间:2024/04/24
复杂工业过程  运行状态评价  静-动态特性协同  慢特征分析  稀疏学习  
建模与仿真服务化研究综述 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1601-1620
作者:  张淼;  许凯;  彭勇;  尹全军
Adobe PDF(1981Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:67/20  |  提交时间:2024/04/24
仿真服务  建模与仿真  云仿真  面向服务架构  建模仿真即服务  
Mask Distillation Network for Conjunctival Hyperemia Severity Classification 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 909-922
作者:  Mingchao Li;  Kun Huang;  Xiao Ma;  Yuexuan Wang;  Wen Fan;  Qiang Chen
Adobe PDF(2827Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:49/17  |  提交时间:2024/04/23
Mask distillation (MD), conjunctiva hyperemia, attention mechanism, severity classification, deep learning  
Multitask Learning with Multiscale Residual Attention for Brain Tumor Segmentation and Classification 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 897-908
作者:  Gaoxiang Li;  Xiao Hui;  Wenjing Li;  Yanlin Luo
Adobe PDF(2873Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:55/16  |  提交时间:2024/04/23
Brain tumor segmentation and classification, multitask learning, multiscale residual attention module (MRAM), dynamic weight training, prior knowledge