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基于自注意力对抗的深度子空间聚类 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 271-281
作者:  尹明;  吴浩杨;  谢胜利;  杨其宇
Adobe PDF(5066Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：5/2  |  提交时间：2024/05/20
子空间聚类  生成对抗网络  自注意力模型  深度学习  
解耦表征学习综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 351-374
作者:  文载道;  王佳蕊;  王小旭;  潘泉
Adobe PDF(42055Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2024/05/20
深度学习  捷径学习  潜在生成因子  智能感知  解耦表征学习  
基于EEG的癫痫自动检测:综述与展望 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 335-350
作者:  彭睿旻;  江军;  匡光涛;  杜浩;  伍冬睿;  邵剑波
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癫痫  头皮脑电  特征提取  分类  
基于轻量化重构网络的表面缺陷视觉检测 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2175-2186
作者:  余文勇;  张阳;  姚海明;  石绘
Adobe PDF(13819Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：3/1  |  提交时间：2024/05/20
缺陷检测  深度学习  小样本  全卷积自编码器  损失函数  
采用多通道浅层CNN构建的多降噪器最优组合模型 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2797-2811
作者:  徐少平;  林珍玉;  陈孝国;  李芬;  杨晓辉
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多降噪器最优组合  一致性神经网络  多通道浅层卷积神经网络  降噪效果提升  执行效率  
基于堆叠降噪自编码器的神经–符号模型及在晶圆表面缺陷识别 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2688-2702
作者:  刘国梁;  余建波
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晶圆表面缺陷  深度学习  堆叠降噪自编码器  符号规则  知识发现  
A Knowledge-enhanced Two-stage Generative Framework for Medical Dialogue Information Extraction 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 153-168
作者:  Zefa Hu;  Ziyi Ni;  Jing Shi;  Shuang Xu;  Bo Xu
Adobe PDF(1525Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：10/4  |  提交时间：2024/04/23
Medical dialogue understanding, information extraction, text generation, knowledge-enhanced prompt, low-resource setting, data augmentation  
Large-scale Multi-modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 447-482
作者:  Xiao Wang;  Guangyao Chen;  Guangwu Qian;  Pengcheng Gao;  Xiao-Yong Wei;  Yaowei Wang;  Yonghong Tian;  Wen Gao
Adobe PDF(3540Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：20/4  |  提交时间：2024/04/23
Multi-modal (MM), pre-trained model (PTM), information fusion, representation learning, deep learning  
Deep Learning-based Moving Object Segmentation: Recent Progress and Research Prospects 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 335-369
作者:  Rui Jiang;  Ruixiang Zhu;  Hu Su;  Yinlin Li;  Yuan Xie;  Wei Zou
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Moving object segmentation (MOS), change detection, background subtraction, deep learning (DL), video understanding  
Deep Gradient Learning for Efficient Camouflaged Object Detection 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 1, 页码: 92-108
作者:  Ge-Peng Ji;  Deng-Ping Fan;  Yu-Cheng Chou;  Dengxin Dai;  Alexander Liniger;  Luc Van Gool
Adobe PDF(5723Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：27/9  |  提交时间：2024/04/23
Camouflaged object detection (COD)  object gradient  soft grouping  efficient model  image segmentation