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中国科学院自动化研究所机构知识库
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WOS被引频次升序
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从视频到语言:视频标题生成与描述研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 375-397
作者:
汤鹏杰
;
王瀚漓
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提交时间:2024/05/20
视频描述
卷积神经网络
循环神经网络
语段生成
情感表达
逻辑语义
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
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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
机器人运动轨迹的模仿学习综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 315-334
作者:
黄艳龙
;
徐德
;
谭民
Adobe PDF(4795Kb)
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提交时间:2024/05/20
机器人技能学习
模仿学习
运动基元
轨迹学习
基于深度学习的抗年龄干扰人脸识别
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 877-886
作者:
何星辰
;
郭勇
;
李奇龙
;
高唱
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提交时间:2024/05/20
人脸识别
年龄干扰
深度学习
年龄估计
卷积神经网络注意力模型
融合类别先验Mixup数据增强的罪名预测方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 2097-2107
作者:
线岩团
;
陈文仲
;
余正涛
;
张亚飞
;
王红斌
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提交时间:2024/05/20
类别先验Mixup
罪名预测
类别不平衡分类
低频罪名
卷积神经网络表征可视化研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1890-1920
作者:
司念文
;
张文林
;
屈丹
;
罗向阳
;
常禾雨
;
牛铜
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提交时间:2024/05/20
深度学习
卷积神经网络
可解释性
表征可视化
显著图
Comprehensive Relation Modelling for Image Paragraph Generation
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 369-382
作者:
Xianglu Zhu
;
Zhang Zhang
;
Wei Wang
;
Zilei Wang
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提交时间:2024/04/23
Image paragraph generation, visual relationship, scene graph, graph convolutional network (GCN), long short-term memory
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
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Zhiqiang Wang
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Xuefeng Su
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Shaoru Guo
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Yong Guan
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Xiaoqi Han
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Hongyan Zhao
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提交时间:2024/04/23
Chinese FrameNet (CFN), commonsense, scenario commonsense, frame, knowledge
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
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Chengjie Wang
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Feng Zheng
;
Yaochu Jin
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提交时间:2024/04/23
Image anomaly detection, defect detection, industrial manufacturing, deep learning, computer vision
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
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提交时间:2024/04/23
Intention understanding, drawing support, drawing, art, human-artificial intelligence (AI) collaboration