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基于鼾声的睡眠呼吸事件监测关键问题研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  孙井鹏
Adobe PDF(10164Kb)  |  Favorite  |  View/Download:16/1  |  Submit date:2021/06/04
睡眠呼吸事件监测  鼾声检测  鼾声分类  睡眠呼吸暂停  深度神经网络  信号分解  生理信号分析  
基于迁移学习的遥感图像语义分割方法研究 学位论文
工学博士, 中国科学院大学自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  晏亮
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遥感图像处理  语义分割  迁移学习  领域自适应  深度学习  
基于平行视觉的小样本医学图像识别研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  沈甜雨
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平行视觉  小样本学习  医学图像识别  病灶区域分割  病变分级  
面向数字图像的对抗攻击与防御算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  王雨桐
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对抗样本  对抗攻击  防御  对抗训练  神经网络  
基于快速序列视觉呈现的脑-机接口系统的解码算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  魏玮
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快速序列视觉呈现  脑-机接口  高精度脑电解码  领域自适应  元学习  
基于块稀疏贝叶斯框架的生物自发荧光断层成像算法研究 学位论文
, 北京市海淀区中关村东路95号中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  尹琳
Adobe PDF(75998Kb)  |  Favorite  |  View/Download:2/0  |  Submit date:2021/06/16
生物自发荧光断层成像  块稀疏贝叶斯算法  K均值聚类策略  K近邻策略  自适应分组策略  
基于Unet编码块迁移学习的胃印戒细胞癌诊断研究 学位论文
, 北京市海淀区中国科学院自动化研究所智能化大厦910: 中国科学院大学-中国科学院自动化研究所, 2021
Authors:  李聪
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胃印戒细胞癌  迁移学习  深度学习  诊断  生存期  
基于光源分布特性的小动物光学分子断层成像方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
Authors:  蔡美山
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分子影像,光学分子断层成像,稀疏重建,逆向问题,凸优化  
Efficient Parallel Branch Network With Multi-Scale Feature Fusion for Real-Time Overhead Power Line Segmentation 期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, 2021, 卷号: 21, 期号: 10, 页码: 12220-12227
Authors:  Gao, Zishu;  Yang, Guodong;  Li, En;  Liang, Zize;  Guo, Rui
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Convolution  Feature extraction  Image segmentation  Inspection  Wires  Sensors  Real-time systems  Real-time segmentation  lightweight network  dilated depth-wise convolution  power line inspection  
Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma via Deep Learning: A Multi-Center and Prospective Validation Study 期刊论文
CANCERS, 2021, 卷号: 13, 期号: 10, 页码: 19
Authors:  Wei, Jingwei;  Jiang, Hanyu;  Zeng, Mengsu;  Wang, Meiyun;  Niu, Meng;  Gu, Dongsheng;  Chong, Huanhuan;  Zhang, Yanyan;  Fu, Fangfang;  Zhou, Mu;  Chen, Jie;  Lyv, Fudong;  Wei, Hong;  Bashir, Mustafa R.;  Song, Bin;  Li, Hongjun;  Tian, Jie
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hepatocellular carcinoma  microvascular invasion  magnetic resonance imaging  computed tomography  deep learning