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ESI工程学领域热点论文(2020年1月) 其他
2020-01-19
Authors:  张桂英
Adobe PDF(1641Kb)  |  Favorite  |  View/Download:4/0  |  Submit date:2020/01/19
ESI计算机科学领域热点论文(2020年01月) 其他
2020-01-16
Authors:  张桂英
Adobe PDF(687Kb)  |  Favorite  |  View/Download:16/0  |  Submit date:2020/01/16
动态资讯 2019年 第12期(总第68期) 其他
2019-12-23
Authors:  张桂英
Adobe PDF(5333Kb)  |  Favorite  |  View/Download:64/22  |  Submit date:2019/12/23
基于深度度量学习的甲骨文字识别 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  张颐康
Adobe PDF(4167Kb)  |  Favorite  |  View/Download:32/0  |  Submit date:2020/01/06
甲骨文字识别  深度度量学习  跨模态  最近邻识别  
基于多标签分类的属性识别问题研究 学位论文
工学博士, 北京: 中国科学院自动化研究所, 2019
Authors:  李乔哲
Adobe PDF(10540Kb)  |  Favorite  |  View/Download:13/1  |  Submit date:2020/01/14
属性识别  多标签分类  行人属性识别  群体属性识别  
任务状态下皮层宏观及介观网络中的相互作用研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
Authors:  牛威昆
Adobe PDF(5619Kb)  |  Favorite  |  View/Download:25/4  |  Submit date:2019/12/30
任务态功能网络  高阶相互作用  神经同步活动  格兰杰因果  模式分类  
Robust Landmark Detection and Position Measurement Based on Monocular Vision for Autonomous Aerial Refueling of UAVs 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2019, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 4167-4179
Authors:  Sun, Siyang;  Yin, Yingjie;  Wang, Xingang;  Xu, De
View  |  Adobe PDF(2687Kb)  |  Favorite  |  View/Download:109/45  |  Submit date:2018/10/02
Aerial refueling  landmark detection  monocular vision  multitask parallel deep convolution neural network (MPDCNN)  position measurement  
基于原型的在线自适应学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  沈媛媛
Adobe PDF(4464Kb)  |  Favorite  |  View/Download:35/0  |  Submit date:2019/12/31
在线半监督学习  在线主动学习  非遗忘学习  连续自适应  原型学习  
行人分割与识别研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  宋纯锋
Adobe PDF(9416Kb)  |  Favorite  |  View/Download:15/0  |  Submit date:2020/01/13
行人图像分割,行人识别,步态识别,弱监督学习  
GaitNet: An end-to-end network for gait based human identification 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 96, 期号: 106988, 页码: 11
Authors:  Song, Chunfeng;  Huang, Yongzhen;  Huang, Yan;  Jia, Ning;  Wang, Liang
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Gait recognition  Video-based human identification  End-to-end CNN  Joint learning