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第一作者单位
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发表日期:2022
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WOS被引频次降序
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深度强化学习的攻防与安全性分析综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 21-39
作者:
陈晋音
;
章燕
;
王雪柯
;
蔡鸿斌
;
王珏
;
纪守领
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提交时间:2024/05/20
深度强化学习
对抗攻击
防御
策略攻击
安全性
基于时空共现模式的视觉行人再识别
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 408-417
作者:
钱锦浩
;
宋展仁
;
郭春超
;
赖剑煌
;
谢晓华
Adobe PDF(1590Kb)
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提交时间:2024/05/20
行人再识别
深度学习
时空共现模式
行人邻域
基于RCNN-LSTM的脑电情感识别研究
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 917-925
作者:
柳长源
;
李文强
;
毕晓君
Adobe PDF(1199Kb)
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提交时间:2024/05/20
脑电信号
情感识别
循环卷积神经网络
长短期记忆神经网络
非侵入式负荷监测综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 644-663
作者:
邓晓平
;
张桂青
;
魏庆来
;
彭伟
;
李成栋
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提交时间:2024/05/20
非侵入式负荷监测
负荷分解
特征提取
隐马尔科夫模型
深度学习
分级特征反馈融合的深度图像超分辨率重建
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 992-1003
作者:
张帅勇
;
刘美琴
;
姚超
;
林春雨
;
赵耀
Adobe PDF(3628Kb)
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提交时间:2024/05/20
深度图像
超分辨率重建
特征融合
残差学习
基于多阶运动参量的四旋翼无人机识别方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1429-1447
作者:
刘孙相与
;
李贵涛
;
詹亚锋
;
高鹏
Adobe PDF(9889Kb)
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提交时间:2024/05/20
四旋翼无人机
目标识别
运动特征
融合方法
基于自适应融合网络的跨域行人重识别方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2744-2756
作者:
郭迎春
;
冯放
;
阎刚
;
郝小可
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提交时间:2024/05/20
跨域行人重识别
自适应融合网络
细粒度风格转换
深度学习
Glaucoma Detection with Retinal Fundus Images Using Segmentation and Classification
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 6, 页码: 563-580
作者:
Thisara Shyamalee
;
Dulani Meedeniya
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提交时间:2024/04/23
Attention U-Net
segmentation
classification
Inception-v3
visual geometry group 19 (VGG19)
residual neural network 50 (ResNet50)
glaucoma
fundus images
Video Polyp Segmentation: A Deep Learning Perspective
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 6, 页码: 531-549
作者:
Ge-Peng Ji
;
Guobao Xiao
;
Yu-Cheng Chou
;
Deng-Ping Fan
;
Kai Zhao
;
Geng Chen
;
Luc Van Gool
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提交时间:2024/04/23
Video polyp segmentation (VPS)
dataset
self-attention
colonoscopy
abdomen
Denoised Internal Models: A Brain-inspired Autoencoder Against Adversarial Attacks
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 456-471
作者:
Kai-Yuan Liu
;
Xing-Yu Li
;
Yu-Rui Lai
;
Hang Su
;
Jia-Chen Wang
;
Chun-Xu Guo
;
Hong Xie
;
Ji-Song Guan
;
Yi Zhou
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提交时间:2024/04/23
Brain-inspired learning
autoencoder
robustness
adversarial attack
generative model