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F范数度量下的鲁棒张量低维表征
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1799-1812
作者:
王肖锋
;
石乐岩
;
杨璐
;
刘军
;
周海波
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提交时间:2024/04/24
张量主成分分析
低维表征
特征提取
鲁棒性
重构误差
基于自适应多尺度超螺旋算法的无人机集群姿态同步控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1656-1666
作者:
蔡运颂
;
许璟
;
牛玉刚
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浏览/下载:4/2
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提交时间:2024/04/24
奇异摄动
超螺旋算法
多尺度
姿态协同
四旋翼无人机
基于重组性高斯自注意力的视觉Transformer
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1976-1988
作者:
赵亮
;
周继开
Adobe PDF(29103Kb)
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提交时间:2024/04/24
Transformer
局部自注意力
混合高斯权重重组
图像分类
目标检测
基于语境辅助转换器的图像标题生成算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1889-1903
作者:
连政
;
王瑞
;
李海昌
;
姚辉
;
胡晓惠
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提交时间:2024/04/24
图像标题生成
注意力机制
转换器
视觉连贯性
基于事件相机的连续光流估计
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1845-1856
作者:
付婧祎
;
余磊
;
杨文
;
卢昕
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提交时间:2024/04/24
运动模糊
事件相机
连续光流估计
异步事件流
基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2109-2121
作者:
李公平
;
陆耀
;
王子建
;
吴紫薇
;
汪顺舟
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提交时间:2024/04/24
模糊图像
模糊核估计
卷积神经网络
盲超分辨率
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
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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
A Soft Sensor with Light and Efficient Multi-scale Feature Method for Multiple Sampling Rates in Industrial Processing
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 400-410
作者:
Dezheng Wang
;
Yinglong Wang
;
Fan Yang
;
Liyang Xu
;
Yinong Zhang
;
Yiran Chen
;
Ning Liao
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提交时间:2024/04/23
Multi-scale, feature extractor, deep neural network (DNN), multirate sampled industrial processes, prediction
Adaptively Enhancing Facial Expression Crucial Regions via a Local Non-local Joint Network
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 331-348
作者:
Guanghui Shi
;
Shasha Mao
;
Shuiping Gou
;
Dandan Yan
;
Licheng Jiao
;
Lin Xiong
Adobe PDF(3926Kb)
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提交时间:2024/04/23
Facial expression recognition, deep neural network, multiple network ensemble, attention network, facial crucial regions
Rolling Shutter Camera: Modeling, Optimization and Learning
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 783-798
作者:
Bin Fan
;
Yuchao Dai
;
Mingyi He
Adobe PDF(2943Kb)
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提交时间:2024/04/23
Rolling shutter, motion modeling, image correction, temporal super-resolution, deep learning