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| 并行图割计算及其在场景理解中的应用 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者: 余淼
 Adobe PDF(28566Kb) |  收藏 | 浏览/下载：221/7 | 提交时间：2016/06/07
并行及分布式图割 动态图割 高阶能量模型 场景理解 |
| 基于图模型的目标跟踪研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 文珑银
Adobe PDF(4825Kb) | 收藏 | 浏览/下载：322/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉跟踪 多目标跟踪 时空关系 视频分割 结构图模型 超图 密集子图搜索 Visual Tracking Multi-target Tracking Spatio-temporal Relationship Video Segmentation Structure Graph Model Hypergraph Dense Subgraph Exploiting |
| 在线社交网络中的社会影响力分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 罗川
Adobe PDF(3440Kb) | 收藏 | 浏览/下载：600/1 | 提交时间：2015/09/02
社会影响力分析 在线社交网络 非线性动态系统 多维hawkes过程 信息传播 影响力最小化 Social Influence Analysis Online Social Network Nonlinear Dynamic System Multi-dimensional Hawkes Process Information Diffusion Influence Minimization |
| 基于概率图模型的视频目标跟踪与识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 刘玉强
Adobe PDF(6403Kb) | 收藏 | 浏览/下载：422/0 | 提交时间：2015/09/02
智能交通系统 概率图模型 目标跟踪 车型识别 条件随机场 动态贝叶斯网络 Intelligent Transportation System Probabilistic Graphical Model Object Tracking Vehicle Recognition Conditional Random Field Dynamic Bayesian Network |
| GOMES: A group-aware multi-view fusion approach towards real-world image clus-tering 会议论文
, 意大利, 2015
作者: xue z.; li g.; wang s.; zhang chunjie; zhang w.; huang q.
Adobe PDF(761Kb) | 收藏 | 浏览/下载：190/36 | 提交时间：2018/02/02 |
| Unsupervised Web Topic Detection Using A Ranked Clustering-Like Pattern Across Similarity Cascades 期刊论文
IEEE Transactions on Multimedia, 2015, 卷号: 17, 期号: 6, 页码: 843-853
作者: junbiao pang; Fei Jia; Chunjie Zhang; Weigang Zhang; Qingming Huang; Baocai Yin
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Maximal Clique Poisson Deconvolution Similarity Cascade Unsupervised Ranking Web Topic Detection |
| Impact of Flavor on Electronic Cigarette Marketing in Social Media 会议论文
, USA, 11.17-11.18
作者: Yunji Liang; Xiaolong Zheng; Daniel Zeng; Xingshe Zhou
 浏览 |  Adobe PDF(31064Kb) | 收藏 | 浏览/下载：489/220 | 提交时间：2018/01/08 |
| Clique-based cooperative multiagent reinforcement learning using factor graphs 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2015, 卷号: 3, 期号: 1, 页码: 248-256
作者: Zhang,Zhen; Zhao DB(赵冬斌)
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Reinforcement Learning Factor Graphs |
