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Dual Frequency Transformer for Efficient SDR-to-HDR Translation
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 3, 页码: 538-548
作者:
Gang Xu
;
Qibin Hou
;
Ming-Ming Cheng
Adobe PDF(2981Kb)
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提交时间:2024/05/23
Standard-dynamic-range to high-dynamic-range (SDR-to-HDR) translation, Transformer, dual frequency attention (DFA), frequency-aware feature decomposition, efficient model
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
Adobe PDF(1439Kb)
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提交时间:2024/05/23
Collective movement simulation, multiple objects, multiple discipline, simulation effect, collective intelligence
A Two-layer Encoding Learning Swarm Optimizer based on Frequent Itemsets for Sparse Large-scale Multi-objective Optimization
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 6, 页码: 1342-1357
作者:
Sheng Qi
;
Rui Wang
;
Tao Zhang
;
Xu Yang
;
Ruiqing Sun
;
Ling Wang
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提交时间:2024/05/22
Evolutionary algorithms
learning swarm optimization
sparse large-scale optimization
sparse large-scale multi-objective problems
two-layer encoding
基于DPCA残差互异度的故障检测与诊断方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 292-301
作者:
张成
;
戴絮年
;
李元
Adobe PDF(2586Kb)
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提交时间:2024/05/20
动态主元分析
互异度
滑动窗口
故障诊断
基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 194-206
作者:
蒋朝辉
;
许川
;
桂卫华
;
蒋珂
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提交时间:2024/05/20
高炉炼铁
铁水硅含量
预测
工况迁移
密度峰值聚类
基于事件触发的分布式优化算法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 133-143
作者:
杨涛
;
徐磊
;
易新蕾
;
张圣军
;
陈蕊娟
;
李渝哲
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提交时间:2024/05/20
分布式优化
事件触发通信
Zeno行为
比例积分算法
结合领域知识的因子分析:在金融风险模型上的应用
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 121-132
作者:
冯栩
;
喻文健
;
李凌
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提交时间:2024/05/20
因子分析
基本面因子
领域知识
风险模型
期望最大化过程
基于移动机器人的拣货系统研究进展
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 1-20
作者:
徐翔斌
;
马中强
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提交时间:2024/05/20
基于移动机器人的拣货系统
订单拣选
物至人
调度优化
智能体
仓储机器人
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
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