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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
Collective Movement Simulation: Methods and Applications
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 452-480
作者:
Hua Wang
;
Xing-Yu Guo
;
Hao Tao
;
Ming-Liang Xu
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浏览/下载:4/3
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提交时间:2024/05/23
Collective movement simulation, multiple objects, multiple discipline, simulation effect, collective intelligence
A Local-Global Attention Fusion Framework with Tensor Decomposition for Medical Diagnosis
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1536-1538
作者:
Peishu Wu
;
Han Li
;
Liwei Hu
;
Jirong Ge
;
Nianyin Zeng
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提交时间:2024/05/22
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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浏览/下载:3/1
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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
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
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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
视觉语言导航研究进展
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 1-14
作者:
司马双霖
;
黄岩
;
何科技
;
安东
;
袁辉
;
王亮
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提交时间:2024/05/09
视觉语言导航
视觉语言理解
跨模态匹配
具身智能
基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 790-811
作者:
王丹丹
;
汤健
;
夏恒
;
乔俊飞
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提交时间:2024/04/28
小样本建模
虚拟样本生成
混合优化
多目标粒子群优化
分布相似度
基于被动声呐音频信号的水中目标识别综述
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 649-673
作者:
徐齐胜
;
许可乐
;
窦勇
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高彩丽
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乔鹏
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冯大为
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朱博青
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提交时间:2024/04/28
被动声呐信号
水中目标自动识别
深度学习
有监督学习
自监督学习
Enhancing Multi-agent Coordination via Dual-channel Consensus
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 349-368
作者:
Qingyang Zhang
;
Kaishen Wang
;
Jingqing Ruan
;
Yiming Yang
;
Dengpeng Xing
;
Bo Xu
Adobe PDF(4997Kb)
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提交时间:2024/04/23
Multi-agent reinforcement learning, contrastive representation learning, consensus, multi-agent cooperation, cognitive consistency
Corporate Credit Ratings Based on Hierarchical Heterogeneous Graph Neural Networks
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 257-271
作者:
Bo-Jing Feng
;
Xi Cheng
;
Hao-Nan Xu
;
Wen-Fang Xue
Adobe PDF(2621Kb)
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提交时间:2024/04/23
Corporate credit rating, hierarchical relation, heterogeneous graph neural networks, adversarial learning