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基于多层次特征融合的图像超分辨率重建
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 161-171
作者:
李金新
;
黄志勇
;
李文斌
;
周登文
Adobe PDF(12294Kb)
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浏览/下载:30/9
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提交时间:2024/05/09
残差学习
层次特征信息
超分辨率
卷积神经网络
基于多维度特征融合的云工作流任务执行时间预测方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 67-78
作者:
李慧芳
;
黄姜杭
;
徐光浩
;
夏元清
Adobe PDF(1264Kb)
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浏览/下载:16/6
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提交时间:2024/05/09
云数据中心
工作流
集成学习
特征融合
执行时间预测
城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 550-566
作者:
丁海旭
;
汤健
;
乔俊飞
Adobe PDF(4752Kb)
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浏览/下载:4/1
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提交时间:2024/05/09
城市固废焚烧
多任务学习
自组织控制
数据驱动建模
模糊神经网络
无线化工业控制系统:架构、关键技术及应用
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 540-549
作者:
于海斌
;
曾鹏
;
梁炜
;
王忠锋
;
刘阳
;
许驰
Adobe PDF(4088Kb)
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浏览/下载:10/4
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提交时间:2024/05/09
工业控制系统
工业无线网络
管控平台
现场测控仪表
安全
能效
城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2019-2059
作者:
汤健
;
夏恒
;
余文
;
乔俊飞
Adobe PDF(3863Kb)
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浏览/下载:10/3
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提交时间:2024/04/24
城市固废焚烧
双碳战略
智能优化控制
工业人工智能
数字孪生平台
Effective Model Compression via Stage-wise Pruning
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 937-951
作者:
Ming-Yang Zhang
;
Xin-Yi Yu
;
Lin-Lin Ou
Adobe PDF(2394Kb)
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浏览/下载:9/3
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提交时间:2024/04/23
Automated machine learning (AutoML), channel pruning, model compression, distillation, convolutional neural networks (CNN)
Machine Learning in Lung Cancer Radiomics
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 753-782
作者:
Jiaqi Li
;
Zhuofeng Li
;
Lei Wei
;
Xuegong Zhang
Adobe PDF(7595Kb)
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浏览/下载:12/3
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提交时间:2024/04/23
Machine learning, lung cancer, radiomics, medical image, clinical application
ECG Biometrics via Enhanced Correlation and Semantic-rich Embedding
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 697-706
作者:
Kui-Kui Wang
;
Gong-Ping Yang
;
Lu Yang
;
Yu-Wen Huang
;
Yi-Long Yin
Adobe PDF(1151Kb)
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浏览/下载:18/7
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提交时间:2024/04/23
Biometrics, matrix factorization, electrocardiogram (ECG), semantic information, enhanced correlation
YuNet: A Tiny Millisecond-level Face Detector
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 656-665
作者:
Wei Wu
;
Hanyang Peng
;
Shiqi Yu
Adobe PDF(4720Kb)
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浏览/下载:16/2
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提交时间:2024/04/23
Face detection, object detection, computer version, lightweight, inference efficiency, anchor-free mechanism
How Good is Google Bard's Visual Understanding? An Empirical Study on Open Challenges
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 605-613
作者:
Haotong Qin
;
Ge-Peng Ji
;
Salman Khan
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Deng-Ping Fan
;
Fahad Shahbaz Khan
;
Luc Van Gool
Adobe PDF(10373Kb)
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浏览/下载:6/2
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提交时间:2024/04/23
Google Bard, multi-modal understanding, visual comprehension, large language models, conversational AI, chatbot