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Adversarial image generation by combining content and style 期刊论文
IET IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 13, 期号: 14, 页码: 2716-2723
作者:  Liu, Songyan;  Zhao, Chaoyang;  Gao, Yunze;  Wang, Jinqiao;  Tang, Ming
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image recognition  feature extraction  learning (artificial intelligence)  image texture  adversarial image generation  unique style  reference images  style feature extraction module  style specific image generation model  double-cycle training strategy  natural-content pairs  input natural images  style exchange  style-exchanged images  licence-plate image  handbags images  
Learning graph structure via graph convolutional networks 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 95, 期号: -, 页码: 308-318
作者:  Zhang, Qi;  Chang, Jianlong;  Meng, Gaofeng;  Xu, Shibiao;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(2475Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：437/102  |  提交时间：2019/12/16
Deep learning  Graph convolutional neural networks  Graph structure learning  Changeable kernel sizes  
Energy-Efficient IoT Service Composition for Concurrent Timed Applications 期刊论文
FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 卷号: 100, 100, 100, 100, 100, 页码: 1017-1030, 1017-1030, 1017-1030, 1017-1030, 1017-1030
作者:  Sun, Mengyu;  Zhou, Zhangbing;  Wang, Junping;  Du, Chu;  Gaaloul, Walid
Adobe PDF(1192Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：233/39  |  提交时间：2020/03/30
IoT service composition  Temporal constraints  Concurrent requests  Energy efficiency  IoT service composition  Temporal constraints  IoT service composition  IoT service composition  IoT service composition  Concurrent requests  Temporal constraints  Temporal constraints  Temporal constraints  Energy efficiency  Concurrent requests  Concurrent requests  Concurrent requests  Energy efficiency  Energy efficiency  Energy efficiency  
Dual L-1-Normalized Context Aware Tensor Power Iteration and Its Applications to Multi-object Tracking and Multi-graph Matching 期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2019, 期号: 128, 页码: 33
作者:  Hu, Weiming;  Shi, Xinchu;  Zhou, Zongwei;  Xing, Junliang;  Ling, Haibin;  Maybank, Stephen
Adobe PDF(6300Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：634/220  |  提交时间：2019/12/16
Multi-dimensional assignment  Context  hyper-context aware tensor power iteration  Multi-object tracking  Multi-graph matching  
Stereo Visual Odometry with Light and Adaptive Feature Tracking 会议论文
, 中国厦门, 2019.7.5-2019.7.7
作者:  Xin Huang;  Shuming Tang;  Lifu Zhang;  Haibing Zhu;  Qingxiu Du
Adobe PDF(781Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：250/83  |  提交时间：2020/06/11
stereo visual odomerty  feature tracking  VINS-Fusion  bi-circular check  adaptive feature selection  
深度脉冲神经网络转换学习算法研究 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
作者:  陈睿智
Adobe PDF(4129Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：523/11  |  提交时间：2019/06/22
脉冲神经网络  反向传播算法  脉冲神经网络学习算法  
多源气象大数据精准降水模型与算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:  唐永强
Adobe PDF(6468Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：325/21  |  提交时间：2019/06/20
精准降水，多源数据，连续条件随机场，多视角聚类，时间序列聚类  
Deep Reinforcement Learning for Query-Conditioned Video Summarization 期刊论文
Applied Sciences - Basel, 2019, 卷号: 9, 期号: 4, 页码: 750-765
作者:  Yujia Zhang;  Michael Kampffmeyer;  Xiaoguang Zhao;  Min Tan
浏览  |  Adobe PDF(3674Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：260/78  |  提交时间：2019/05/05
Query-conditioned Video Summarization  Deep Reinforcement Learning  Visual-text Embedding  Temporal Modeling  Vision Application  
Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Networks 会议论文
, Long Beach, CA, United states, June 16, 2019 - June 20, 2019
作者:  Shi L(史磊);  Zhang YF(张一帆);  Cheng J(程健);  Lu HQ(卢汉清)
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Pseudo low rank video representation 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 85, 期号: 1, 页码: 50-59
作者:  Yu, Tingzhao;  Wang, Lingfeng;  Guo, Chaoxu;  Gu, Huxiang;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
Adobe PDF(1456Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：564/173  |  提交时间：2019/01/08
Pseudo low rank  Data driven  Low resolution  Action recognition