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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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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
Fixed-Time Antidisturbance Consensus Tracking for Nonlinear Multiagent Systems with Matching and Mismatching Disturbances
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1410-1423
作者:
Xiangmin Tan
;
Chunyan Hu
;
Guanzhen Cao
;
Qinglai Wei
;
Wei Li
;
Bo Han
Adobe PDF(3106Kb)
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浏览/下载:5/2
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提交时间:2024/05/22
Antidisturbance
backstepping
consensus tracking
fixed-time stability
multiagent system (MASs)
strict feedback affine nonlinear systems
基于两阶段自适应Wiener过程的剩余寿命预测方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 539-553
作者:
董青
;
郑建飞
;
胡昌华
;
李冰
;
牟含笑
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提交时间:2024/05/20
剩余寿命
两阶段自适应Wiener过程
期望最大化算法
赤池信息准则
基于事件相机的机器人感知与控制综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1869-1889
作者:
粟傈
;
杨帆
;
王向禹
;
郭川东
;
童良乐
;
胡权
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提交时间:2024/05/20
事件相机
延迟低
机器人控制
感知与运动
新型控制算法
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
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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
结合聚类分解的增强蚁群算法求解复杂绿色车辆路径问题
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 12, 页码: 3006-3023
作者:
胡蓉
;
李洋
;
钱斌
;
金怀平
;
向凤红
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提交时间:2024/05/20
低能耗车辆路径问题
多车场多车型
时间窗
聚类分解
增强蚁群算法
一种同伴知识互增强下的序列推荐方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1456-1470
作者:
胡开喜
;
李琳
;
吴小华
;
解庆
;
袁景凌
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提交时间:2024/04/25
序列推荐
动态兴趣
知识蒸馏
刻意训练
自适应变化响应的动态多目标进化算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1688-1706
作者:
梁正平
;
李辉才
;
王志强
;
胡凯峰
;
朱泽轩
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提交时间:2024/04/24
动态多目标优化
进化算法
自适应变化响应
预测
存档
基于语境辅助转换器的图像标题生成算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1889-1903
作者:
连政
;
王瑞
;
李海昌
;
姚辉
;
胡晓惠
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提交时间:2024/04/24
图像标题生成
注意力机制
转换器
视觉连贯性
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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提交时间:2024/04/23
Moving object segmentation (MOS), change detection, background subtraction, deep learning (DL), video understanding