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自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1707-1722
作者:
陈建
;
廖燕俊
;
王适
;
郑明魁
;
苏立超
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提交时间:2024/04/24
点云压缩
基于视频的点云压缩
三维帧间编码
点云分割
率失真优化
面向无人艇的T-DQN智能避障算法研究
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1645-1655
作者:
周治国
;
余思雨
;
于家宝
;
段俊伟
;
陈龙
;
陈俊龙
Adobe PDF(6392Kb)
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提交时间:2024/04/24
无人艇
强化学习
智能避障
深度Q网络
基于全身力矩控制的双腿轮机器人跳跃方法研究
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1635-1644
作者:
辛亚先
;
李贻斌
;
柴汇
;
荣学文
;
李彬
Adobe PDF(5666Kb)
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/24
双腿轮机器人
自平衡
最优力分配
动态控制
全身力矩控制
基于外环速度补偿的封闭机器人确定学习控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1904-1914
作者:
王敏
;
林梓欣
;
王聪
;
杨辰光
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提交时间:2024/04/24
确定学习
速度补偿控制
神经网络
封闭机器人
安全强化学习综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1813-1835
作者:
王雪松
;
王荣荣
;
程玉虎
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提交时间:2024/04/24
安全强化学习
约束马尔科夫决策过程
学习过程
学习目标
离线强化学习
基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2094-2108
作者:
胡玉梅
;
潘泉
;
胡振涛
;
郭振
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提交时间:2024/04/24
非线性滤波
自适应滤波
变分贝叶斯推断
自然梯度
Fisher信息矩阵
基于激光雷达的无人驾驶3D多目标跟踪
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2073-2083
作者:
熊珍凯
;
程晓强
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刘家胜
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提交时间:2024/04/24
无人驾驶
激光雷达
3D目标检测
3D多目标跟踪
Enhancing Multi-agent Coordination via Dual-channel Consensus
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 349-368
作者:
Qingyang Zhang
;
Kaishen Wang
;
Jingqing Ruan
;
Yiming Yang
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Dengpeng Xing
;
Bo Xu
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提交时间:2024/04/23
Multi-agent reinforcement learning, contrastive representation learning, consensus, multi-agent cooperation, cognitive consistency
A Comprehensive Overview of CFN From a Commonsense Perspective
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 239-256
作者:
Ru Li
;
Yunxiao Zhao
;
Zhiqiang Wang
;
Xuefeng Su
;
Shaoru Guo
;
Yong Guan
;
Xiaoqi Han
;
Hongyan Zhao
Adobe PDF(2392Kb)
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提交时间:2024/04/23
Chinese FrameNet (CFN), commonsense, scenario commonsense, frame, knowledge
Exploring Variational Auto-encoder Architectures, Configurations, and Datasets for Generative Music Explainable AI
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 29-45
作者:
Nick Bryan-Kinns
;
Bingyuan Zhang
;
Songyan Zhao
;
Berker Banar
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提交时间:2024/04/23
Variational auto-encoder, explainable AI (XAI), generative music, musical features, datasets