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Enhancing ENSO predictions with self-attention ConvLSTM and temporal embeddings 期刊论文
Frontiers in Marine Science, 2024, 卷号: 11, 页码: 1334210
作者:  Rui, Chuang;  Sun, Zhengya;  Zhang, Wensheng;  Liu, Anan;  Wei, Zhiqiang
Adobe PDF(14474Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2024/05/28
El Niño-Southern Oscillation (ENSO)  deep learning for ENSO prediction  self-attention ConvLSTM  temporal embeddings  spring prediction barrier  
面向厄尔尼诺现象的海洋时空序列预测方法研究 学位论文
, 2024
作者:  芮闯
Adobe PDF(40489Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2024/05/28
厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)  深度学习  ENSO预测  时空序列预测  时间编码  
面向救援场景的视触融合物体识别 学位论文
, 2024
作者:  张源培
Adobe PDF(21948Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/1  |  提交时间：2024/05/27
视触融合  救援场景  深度补全  触觉感知  
基于脉冲神经网络的语义理解及推理研究 学位论文
, 2024
作者:  姜承志
Adobe PDF(6131Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2024/05/27
脉冲神经网络  
基于自回归预训练的多语言文本-图像理解方法研究 学位论文
, 2024
作者:  田哲源
Adobe PDF(10331Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2024/05/27
多语言模型  文本-图像跨模态理解  自回归预训练  参数微调  
融合属性特征的行人重识别方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 564-571
作者:  邵晓雯;  帅惠;  刘青山
Adobe PDF(3096Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：6/2  |  提交时间：2024/05/20
行人重识别  属性识别  深度学习  自适应权重  
基于时空共现模式的视觉行人再识别 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 408-417
作者:  钱锦浩;  宋展仁;  郭春超;  赖剑煌;  谢晓华
Adobe PDF(1590Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/2  |  提交时间：2024/05/20
行人再识别  深度学习  时空共现模式  行人邻域  
人脸亲子关系验证研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 12, 页码: 2886-2910
作者:  吴晓婷;  冯晓毅;  黄安;  张雪毅;  董晶;  刘丽
Adobe PDF(5595Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/2  |  提交时间：2024/05/20
人脸亲子关系验证  人脸分析  相似度计算  亲子数据集  深度学习  
面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 688-718
作者:  汤健;  崔璨麟;  夏恒;  乔俊飞
Adobe PDF(2984Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：6/4  |  提交时间：2024/04/28
复杂工业过程  虚拟样本生成  数据驱动建模  样本覆盖区域  
Boosting Multi-modal Ocular Recognition via Spatial Feature Reconstruction and Unsupervised Image Quality Estimation 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 197-214
作者:  Zihui Yan;  Yunlong Wang;  Kunbo Zhang;  Zhenan Sun;  Lingxiao He
Adobe PDF(3457Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/4  |  提交时间：2024/04/23
Iris recognition, periocular recognition, spatial feature reconstruction, fully convolutional network, flexible matching, unsupervised iris quality assessment, adaptive weight fusion