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面向用户行为序列的深度上下文建模 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  崔强
Adobe PDF(12117Kb)  |  Favorite  |  View/Download:31/2  |  Submit date:2019/06/18
上下文信息  深度学习  用户行为序列  循环神经网络  注意力机制  
多信息融合的自动摘要方法研究 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2019
Authors:  刘天赏
Adobe PDF(1789Kb)  |  Favorite  |  View/Download:26/1  |  Submit date:2019/06/21
自动摘要,用户信息,词性信息,序列到序列模型,注意力机制  
复杂驾驶场景下协同式的人眼检测及视线估计方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  曹琳
Adobe PDF(3791Kb)  |  Favorite  |  View/Download:16/0  |  Submit date:2019/06/19
复杂驾驶场景  级联联合回归  堆叠沙漏网络  人眼检测  视线协同估计  
自然场景文本检测与识别方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
Authors:  王燕娜
Adobe PDF(11176Kb)  |  Favorite  |  View/Download:132/8  |  Submit date:2018/06/01
自然场景图像  文本检测  文本二值化  文本识别  图模型  文本上下文信息  字符笔画  字符结构信息  
基于多信息融合的旋翼无人机视觉定位及系统标定研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
Authors:  丁文东
Adobe PDF(13339Kb)  |  Favorite  |  View/Download:90/8  |  Submit date:2018/05/31
先验信息  相机标定  视觉里程计  信息融合  定位  无人机 Ii  
基于嵌入式视觉系统的小目标实时检测与识别技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2017
Authors:  谷姣姣
Adobe PDF(3601Kb)  |  Favorite  |  View/Download:102/6  |  Submit date:2017/06/07
小目标检测  小目标识别  实时性  Fpga  Dsp  
融合无线传感器网络信息的机器人导航方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
Authors:  路明晓
Adobe PDF(2833Kb)  |  Favorite  |  View/Download:49/2  |  Submit date:2017/06/13
无线传感器网络(wsn)  移动机器人  全局定位  自主导航  局部避障  
城市交通场景中车辆检测与分类方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
Authors:  姚彦洁
Adobe PDF(4715Kb)  |  Favorite  |  View/Download:159/14  |  Submit date:2016/06/20
智能交通系统  车辆检测  车辆分类  似物性采样  深度学习  
复杂场景下多目标跟踪关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
Authors:  应龙
Adobe PDF(12135Kb)  |  Favorite  |  View/Download:147/0  |  Submit date:2015/09/02
目标跟踪  数据关联  多假设跟踪  层级关联  表观模型  增量式聚类  稀疏表示  Object Tracking  Data Association  Mht  Hierarchical Association  Appearance Model  Incremental Clustering  Sparse Representation  
自然场景文字检测与识别系统 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
Authors:  王潇
Adobe PDF(2274Kb)  |  Favorite  |  View/Download:358/0  |  Submit date:2015/09/02
文字检测  文字识别  多信息融合  I2c 距离度量学习  移动端应用  Text Detection  Text Recognition  Multi-information Combined  I2c Distance Metric Learning  Mobile Application