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基于关系建模的图像语义分割方法研究 学位论文
, 中国科学院大学人工智能学院: 中国科学院大学人工智能学院, 2022
作者:  何兴建
Adobe PDF(7064Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:241/13  |  提交时间:2022/06/24
图像语义分割  关系建模  自注意力机制  稀疏采样  结构化约束  
基于序列建模的自然场景下文字识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  高云泽
Adobe PDF(3939Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:354/18  |  提交时间:2020/06/17
场景文字识别,序列建模,全卷积网络,半监督学习,语法关系建模,不规则文字识别  
基于特征表示和度量学习的大规模目标检索 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  郭海云
Adobe PDF(6963Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:446/5  |  提交时间:2018/05/30
目标检索  特征表示  度量学习  卷积神经网络  
基于历史数据的用户行为预测研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  邱泽宇
Adobe PDF(1858Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:447/7  |  提交时间:2017/06/09
用户行为预测  多因素建模  关联信息  异构图  多时间窗口  
基于语义分析的网络图像检索 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者:  桂创华
Adobe PDF(1682Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:140/0  |  提交时间:2015/09/02
网络图像检索  语义分析  层次聚类  Web Image Retrieval  Semantic Analysis  Hierarchical Cluster  
基于属性建模和知识学习的大规模图像检索 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  傅建龙
Adobe PDF(9435Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:430/0  |  提交时间:2015/09/02
属性建模  知识学习  图像检索  图像标注  Attribute Modeling  Knowledge Learning  Image Retrieval  Image Tagging  
基于异质信息的推荐系统研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  袁婷
Adobe PDF(2357Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:508/0  |  提交时间:2015/09/02
推荐系统  异质信息  矩阵分解  协同过滤  Recommender Systems  Heterogenous Information  Matrix Factorization  Collaborative Filtering  
基于多领域用户兴趣预测的推荐系统研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  张希
Adobe PDF(8514Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:378/0  |  提交时间:2015/09/02
推荐系统  协同过滤  多领域推荐  数据稀疏性  冷启动  Recommender Systems  Collaborative Filtering  Multi-domain Recommendation  Data Sparsity  Cold Start Problem  
基于主动学习的图像分类与检索 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  钮彪
Adobe PDF(15203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:274/0  |  提交时间:2015/09/02
图像内容分析  语义标注  图像检索  相关反馈  Image Content Analysis  Semantic Annotation  Image Retrieval  Relevance Feedback  
基于弱监督学习的网络图像语义解析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  刘洋
Adobe PDF(26964Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:771/0  |  提交时间:2015/09/02
弱监督学习  图像语义解析  双重聚类  稀疏编码  字典学习  多示例多标签学习  结构svm  Weakly-supervised Learning  Image Region Annotation  Dual-clustering  Sparse Coding  Dictionary Learning  Structural Svm  Multi-instance Multi-label Learning