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多元特征选择技术在精神疾病辅助诊断中的应用
学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:
揭南丰
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浏览/下载:331/1
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提交时间:2016/01/22
计算机辅助诊断
特征选择
多体素模式识别
模型理解
支持向量机多模态融合
多站点
功能连接
抑郁症
躁郁症
精神分裂症
丙泊酚中枢作用机制的功能磁共振影像研究
学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2015
作者:
李欢冬
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提交时间:2016/01/21
丙泊酚
麻醉
功能磁共振
功能连接
功能整合
脑岛
默认网络
特征选择
多体素模式识别
支持向量机
Bidirectional Recurrent Convolutional Networks for Multi-Frame Super-Resolution
会议论文
Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015), Montreal, Canada, 2015-12
作者:
Huang, Yan
;
Wang, Wei
;
Wang, Liang
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提交时间:2016/04/13
Scanning the Issue and Beyond: Merton's Laws and Mertionian Systems for ITS
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2015, 卷号: 16, 期号: 6
作者:
Wang, Fei-Yue
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提交时间:2016/01/18
Merton’s Laws and Mertionian Systems for ITS
期刊论文
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2015, 卷号: 16, 期号: 6, 页码: 2962-2969
作者:
Fei-Yue Wang
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提交时间:2017/03/07
Merton’s Laws
Mertionian Systems
Its
Stroke Detector and Structure Based Models for Character Recognition: A Comparative Study
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2015, 卷号: 24, 期号: 12, 页码: 4952-4964
作者:
Shi, Cun-Zhao
;
Gao, Song
;
Liu, Meng-Tao
;
Qi, Cheng-Zuo
;
Wang, Chun-Heng
;
Xiao, Bai-Hua
;
Shi Cunzhao
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提交时间:2015/11/12
Character Recognition
Stroke Detector
Structure
Part-based Model
Tree-structure
Spatiality Embedded Codeword
快速判别性稀疏编码及其在图像识别中的应用
学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:
姜锐
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提交时间:2016/10/27
判别性稀疏编码
机器学习
图像识别
特征提取
A Basal Ganglia Network Centric Autonomous Learning Model and Its Application in Unmanned Aerial Vehicle
会议论文
Conferences on the 7th International Conference on Brain-inspired Cognitive System, 安徽合肥, 2015年12月11-13日
作者:
Yi, Zeng
;
Guixiang, Wang
;
Bo, Xu
;
Yi Zeng
Microsoft Word(6365Kb)
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提交时间:2016/12/09
Autonomous Learning Model
Basal Ganglia Network
Precise Encoding
Uav Autonomous Learning
Reinforcement Learning
Interactive Environment.
基于大规模语料库的短文本分类方法研究
学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2015
作者:
王鹏
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提交时间:2016/01/29
Learning Representative Deep Features for Image Set Analysis
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2015, 卷号: 17, 期号: 11, 页码: 1960-1968
作者:
Wu, Zifeng
;
Huang, Yongzhen
;
Wang, Liang
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提交时间:2016/01/18
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Deep Learning
Gait Recognition
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