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WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
面向特征学习的图像开集识别方法研究
学位论文
, 2024
作者:
孙珈因
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提交时间:2024/05/23
开集识别
分布建模
层级注意力
频域滤波
反事实去混淆
直推式框架
Parsing Objects at a Finer Granularity: A Survey
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 431-451
作者:
Yifan Zhao
;
Jia Li
;
Yonghong Tian
Adobe PDF(1743Kb)
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提交时间:2024/05/23
Finer granularity, visual parsing, part segmentation, fine-grained object recognition, part relationship
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)
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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MHSA和句法关系增强的机器阅读理解方法研究
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2718-2728
作者:
张虎
;
王宇杰
;
谭红叶
;
李茹
Adobe PDF(4842Kb)
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提交时间:2024/05/20
机器阅读理解
多头自注意力
句法关系
多跳推理
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
Adobe PDF(5378Kb)
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提交时间:2024/05/09
对比学习
深度学习
特征提取
自监督学习
度量学习
城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 550-566
作者:
丁海旭
;
汤健
;
乔俊飞
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提交时间:2024/05/09
城市固废焚烧
多任务学习
自组织控制
数据驱动建模
模糊神经网络
一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 830-844
作者:
杨艺
;
蒋良孝
;
李超群
Adobe PDF(1575Kb)
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浏览/下载:5/3
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提交时间:2024/05/09
众包学习
自训练
集成标记
标记噪声
噪声纠正
A Simple yet Effective Framework for Active Learning to Rank
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 169-183
作者:
Qingzhong Wang
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Yu Lu
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Shuaiqiang Wang
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Zhicong Cheng
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Dejing Dou
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Dawei Yin
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提交时间:2024/04/23
Search, information retrieval, learning to rank, active learning, query by committee
AI for Supporting the Freedom of Drawing
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 63-88
作者:
Xiaohua Sun
;
Juexiao Qin
Adobe PDF(14055Kb)
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提交时间:2024/04/23
Intention understanding, drawing support, drawing, art, human-artificial intelligence (AI) collaboration
A Review of Predictive and Contrastive Self-supervised Learning for Medical Images
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 483-513
作者:
Wei-Chien Wang
;
Euijoon Ahn
;
Dagan Feng
;
Jinman Kim
Adobe PDF(2691Kb)
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提交时间:2024/04/23
Self-supervised learning (SSL), contrastive learning, deep learning, medical image analysis, computer vision