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面向生物多模态显微成像数据的大规模三维重建方法及应用 学位论文
, 2024
作者:  刘家正
Adobe PDF(72164Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2024/06/05
光学显微镜，体电子显微镜，多模态成像，三维重建，自动分割算法  
Tri-relational multi-faceted graph neural networks for automatic question tagging 期刊论文
Neurocomputing, 2024, 卷号: 576, 页码: 127250
作者:  Nuojia Xu;  Jun Hu;  Quan Fang;  Dizhan Xue;  Yongxi Li;  Shengsheng Qian
Adobe PDF(2105Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：10/5  |  提交时间：2024/06/04
Graph Neural Networks  Community Question Answering  Question Tagging  
半结构化场景多任务轨迹规划与复用技术研究 学位论文
, 2024
作者:  李栋辉
Adobe PDF(22281Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：27/2  |  提交时间：2024/05/29
半结构化场景  多任务规划  运动协调  规划复用  点云配准  
Collective Movement Simulation: Methods and Applications 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 452-480
作者:  Hua Wang;  Xing-Yu Guo;  Hao Tao;  Ming-Liang Xu
Adobe PDF(1439Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/7  |  提交时间：2024/05/23
Collective movement simulation, multiple objects, multiple discipline, simulation effect, collective intelligence  
A Comprehensive Overview of CFN From a Commonsense Perspective 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 239-256
作者:  Ru Li;  Yunxiao Zhao;  Zhiqiang Wang;  Xuefeng Su;  Shaoru Guo;  Yong Guan;  Xiaoqi Han;  Hongyan Zhao
Adobe PDF(2392Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：24/9  |  提交时间：2024/04/23
Chinese FrameNet (CFN), commonsense, scenario commonsense, frame, knowledge  
The Life Cycle of Knowledge in Big Language Models: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 217-238
作者:  Boxi Cao;  Hongyu Lin;  Xianpei Han;  Le Sun
Adobe PDF(1430Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：29/4  |  提交时间：2024/04/23
Pre-trained language model, knowledge acquisition, knowledge representation, knowledge probing, knowledge editing, knowledge application  
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 104-135
作者:  Jiaqi Liu;  Guoyang Xie;  Jinbao Wang;  Shangnian Li;  Chengjie Wang;  Feng Zheng;  Yaochu Jin
Adobe PDF(3376Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：31/4  |  提交时间：2024/04/23
Image anomaly detection, defect detection, industrial manufacturing, deep learning, computer vision