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浏览/检索结果: 共269条，第1-10条 帮助

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基于类脑脉冲神经网络的强化学习算法研究 学位论文
, 2024
作者:  张笃振
Adobe PDF(23167Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2024/06/07
类脑智能 脉冲神经网络 强化学习  
Distributed nonsynchronous event-triggered state estimation of genetic regulatory networks with hidden Markovian jumping parameters 期刊论文
Mathematical Biosciences and Engineering, 2022, 卷号: 19, 期号: 12, 页码: 13878-13910.
作者:  Chao Ma;  Yanfeng Lu
Adobe PDF(976Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2024/06/06
A cooperation and decision-making framework in dynamic confrontation for multi-agent systems 期刊论文
Computers and Electrical Engineering, 2024, 页码: 118
作者:  Lexing Wang;  Tenghai Qiu;  Zhiqiang Pu;  Jianqiang Yi
Adobe PDF(1302Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2024/06/06
BrainCog: A spiking neural network based, braininspired cognitive intelligence engine for braininspired AI and brain simulation 期刊论文
Patterns, 2023, 页码: 100789
作者:  Zeng, Yi;  Zhao, Dongcheng;  Zhao, Feifei;  Shen, Guobin;  Dong, Yiting;  Lu, Enmeng;  Zhang, Qian;  Sun, Yinqian;  Liang, Qian;  Zhao, Yuxuan;  Zhao, Zhuoya;  Fang, Hongjian;  Wang, Yuwei;  Li, Yang;  Liu, Xin;  Du, Chengcheng;  Kong, Qingqun;  Zizhe, Ruan;  Weida Bi
Adobe PDF(6608Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2024/06/06
基于多模态融合的3D目标检测方法研究 学位论文
, 2024
作者:  陶满礼
Adobe PDF(21006Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：13/3  |  提交时间：2024/06/05
深度学习  点云  多模态融合  特征对齐  3D目标检测  
FM3Q: Factorized Multi-Agent MiniMax Q-Learning for Two-Team Zero-Sum Markov Game 期刊论文
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2024, 页码: 1-13
作者:  Guangzheng Hu;  Yuanheng Zhu;  Haoran Li;  Dongbin Zhao
Adobe PDF(2144Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2024/06/05
类脑心理揣测脉冲神经网络模型研究 学位论文
, 2024
作者:  zhao Zhuo ya
Adobe PDF(23946Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2024/06/04
类脑心理揣测模型  脉冲神经网络  多智能体社会交互  区分自我和他人  
表示增强的深度强化学习算法研究 学位论文
, 2024
作者:  张清扬
Adobe PDF(37765Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2024/06/04
请输入关键词深度强化学习，表示学习，分层强化学习，多智能体强化学习，大型语言模型  
类脑脉冲神经网络模型优化方法研究 学位论文
, 2024
作者:  李杨
Adobe PDF(7989Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：20/1  |  提交时间：2024/06/04
脉冲神经网络优化  人工神经网络-脉冲神经网络转换  时空反向传播  时序高效知识蒸馏  高性能低延迟  
SfmCAD: Unsupervised CAD Reconstruction by Learning Sketch-based Feature Modeling Operations 会议论文
, Seattle, USA, 2024-6-17至2024-6-24
作者:  Li, Pu;  Guo, Jianwei;  Li, Huibin;  Benes, Bedrich;  Yan, Dong-Ming
Adobe PDF(10179Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/1  |  提交时间：2024/06/03