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| 基于ACP方法的城市平行停车系统 期刊论文 指挥与控制学报, 2015, 期号: 4, 页码: 1-4 作者: 杨柳青; 王飞跃; 张艳丽; 韩双双; 杨坚; 赵恺; 程翔 浏览  |  Adobe PDF(725Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:280/97  |  提交时间:2019/10/10 平行停车 Acp 方法 人工系统 计算实验 平行执行 |
| 软件定义的系统与知识自动化: 从牛顿到莫顿的平行升华 期刊论文 自动化学报, 2015, 卷号: 41, 期号: 1, 页码: 1-8 作者: 王飞跃 Adobe PDF(408Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:313/88  |  提交时间:2017/02/15 知识自动化 知识机器人 Knowledge Automation 网络空间 Knowledge Robots 社会信号 Cyberspace 默顿系统 Social Signals 平行系统 Merton Systems 平行控制 Parallel Systems 社会物理网络系统 Parallel Control Cyber-physical-social Systems |
| 物体识别中的视觉结构建模与推理研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2015 作者: 刘康伟 Adobe PDF(11050Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:227/17  |  提交时间:2016/06/30 物体识别 物体检测 变形物体匹配 结构建模 |
| 网络社区中核心群体模型及其影响力研究 会议论文 第七届社会计算会议, 福州,福建, 2015.12.11-13 作者: 王晓; 曾轲; 张新展 浏览  |  Adobe PDF(912Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:376/108  |  提交时间:2016/06/27 核心群体 意见领袖 影响力权重 群体行为倾向性 |
| 社会计算与计算社会: 智慧社会的基础与必然 期刊论文 科学通报, 2015, 卷号: 60, 期号: 5-6, 页码: 460-469 作者: 王飞跃; 王晓; 袁勇; 王涛 浏览  |  Adobe PDF(2220Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:580/230  |  提交时间:2016/06/20 智慧社会 Acp 社会计算 知识自动化 闭环反馈组态式管理 |
| 汉语词典义的语义理解研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2015 作者: 赵美静 Adobe PDF(3088Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:424/0  |  提交时间:2016/04/25 汉语词典义 概念知识树知识表示模型 形式化 语义 句法 |
| 面向汽车主动安全的视觉关键技术研究与实现 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: 孙书娟 Adobe PDF(1462Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:271/0  |  提交时间:2015/09/02 移动平台 车辆检测 车道线检测 目标跟踪 Gentleadaboost分类器 Mobile Platform Vehicle Detection Lane Detection Object Tracking Gentleadaboostclassifier |
| 现场流行病调查数据的知识挖掘与系统设计 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: 朱昭南 Adobe PDF(2985Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:395/0  |  提交时间:2015/09/02 传染病 流调数据 知识挖掘 数据分析 系统设计 Infectious Disease Field Epidemiological Survey Data Knowledge Mining Data Analysis System Design |
| 基于RGB-D的室外行人检测研究 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: 朱新亮 Adobe PDF(6177Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:478/0  |  提交时间:2015/09/02 行人检测 Rgb-d 图像配准 深度图像去噪 Pedestrian Detection Rgb-d Image Registration Depth Image De-noising |
| 基于用户生成内容的推荐算法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 徐松 Adobe PDF(2657Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:258/1  |  提交时间:2015/09/02 用户生成内容 推荐系统 主题模型 排序学习 User-generated Content Recommendation Systems Topic Model Learning To Rank |