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共26条,第1-10条
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发表日期:2023
专题:学术期刊
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第一作者单位
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95
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基于深度学习LDAMP网络的量子状态估计
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 79-90
作者:
林文瑞
;
丛爽
Adobe PDF(5419Kb)
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浏览/下载:20/8
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提交时间:2024/05/09
量子状态估计
近似消息传递法
压缩感知
密度矩阵
深度学习
基于时序关联矩阵的高炉冶炼过程多重关联时延估计方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 329-342
作者:
蒋珂
;
蒋朝辉
;
谢永芳
;
潘冬
;
桂卫华
Adobe PDF(11801Kb)
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浏览/下载:18/6
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提交时间:2024/05/09
高炉
变量时延估计
时序关联矩阵
粒子群算法
双尺度协同搜索策略
一种用于目标跟踪边界框回归的光滑IoU损失
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 288-306
作者:
李功
;
赵巍
;
刘鹏
;
唐降龙
Adobe PDF(13426Kb)
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浏览/下载:52/17
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提交时间:2024/05/09
光滑IoU损失
?n-norm损失
边界框回归
目标跟踪
多智能体博弈、学习与控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 580-613
作者:
王龙
;
黄锋
Adobe PDF(2088Kb)
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浏览/下载:32/11
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提交时间:2024/05/09
博弈论
多智能体学习
控制论
强化学习
人工智能
一种新的分段式细粒度正则化的鲁棒跟踪算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1116-1130
作者:
安志勇
;
梁顺楷
;
李博
;
赵峰
;
窦全胜
;
相忠良
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浏览/下载:38/13
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提交时间:2024/05/09
视觉跟踪
孪生网络
细粒度正则化
组套索
基于剪枝堆栈泛化的离线数据驱动进化优化
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1306-1325
作者:
梁正平
;
黄锡均
;
李燊钿
;
王喜瑜
;
朱泽轩
Adobe PDF(2386Kb)
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浏览/下载:56/19
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提交时间:2024/05/09
堆栈泛化
代理模型
离线数据驱动优化
进化计算
基于黎曼度量的一类反馈控制系统性能监测与诊断
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1928-1940
作者:
李琳琳
;
李莎莎
;
DINGStevenXianchun
;
彭鑫
;
彭开香
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浏览/下载:55/18
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提交时间:2024/04/24
性能监测
黎曼度量
性能诊断
故障定位
面向智能血糖管理的餐前胰岛素剂量贝叶斯学习优化方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1915-1927
作者:
史大威
;
蔡德恒
;
刘蔚
;
王军政
;
纪立农
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浏览/下载:68/22
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提交时间:2024/04/24
餐前剂量决策
数据驱动建模
贝叶斯优化
临床经验
临床数据验证
A Review and Outlook on Predictive Cruise Control of Vehicles and Typical Applications Under Cloud Control System
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 614-639
作者:
Bolin Gao
;
Keke Wan
;
Qien Chen
;
Zhou Wang
;
Rui Li
;
Yu Jiang
;
Run Mei
;
Yinghui Luo
;
Keqiang Li
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浏览/下载:81/23
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提交时间:2024/04/23
Predictive cruise control (PCC), cloud control system (CCS), cooperative control, efficient operation, intelligent connected vehicle
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
Adobe PDF(9061Kb)
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浏览/下载:53/9
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提交时间:2024/04/23
Moving object segmentation (MOS), change detection, background subtraction, deep learning (DL), video understanding