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基于图神经网络的视觉图表达方法 学位论文
, 中国科学院自动化所: 中国科学院大学, 2020
作者:  卢毅
Adobe PDF(32080Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：349/5  |  提交时间：2020/12/30
图神经网络，图表达，图像分类，语义分割，视觉导航，概率图，深度 强化学习  
基于深度学习的单侧肢体不同关节运动想象解码研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  马学林
Adobe PDF(15176Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：320/13  |  提交时间：2021/01/21
脑-机接口，运动想象，单侧肢体，认知失联，深度学习  
Multi-Agent Cooperation and Competition with Two-Level Ggraph Attention Network 会议论文
, 线上, 2020-11
作者:  Shiguang, Wu;  Zhiqiang, Pu;  Jianqiang, Yi;  Huimu, Wang
Adobe PDF(1185Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：138/1  |  提交时间：2021/06/24
An Automatic Rehabilitation Assessment System for Hand Function Based on Leap Motion and Ensemble Learning 期刊论文
CYBERNETICS AND SYSTEMS, 2020, 页码: 23
作者:  Li, Chenguang;  Cheng, Long;  Yang, Hongjun;  Zou, Yongxiang;  Huang, Fubiao
Adobe PDF(2555Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：233/34  |  提交时间：2021/01/07
Automatic assessment  Brunnstrom assessment  ensemble learning  Fugl-Meyer assessment  hand function assessment  rehabilitation  Leap Motion  
A Brain-Inspired Model of Theory of Mind 期刊论文
FRONTIERS IN NEUROROBOTICS, 2020, 卷号: 14, 页码: 17
作者:  Zeng, Yi;  Zhao, Yuxuan;  Zhang, Tielin;  Zhao, Dongcheng;  Zhao, Feifei;  Lu, Enmeng
Adobe PDF(2347Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：270/48  |  提交时间：2021/01/07
theory of mind  false-belief task  brain inspired model  self-experience  connection maturation  inhibitory control  
医疗问诊大数据机器学习模型与算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  张似衡
Adobe PDF(3564Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：312/8  |  提交时间：2020/09/16
医疗问诊  机器学习  卷积神经网络  注意力机制  知识推理  
服务机器人导航与抓取检测研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  于莹莹
Adobe PDF(22709Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：281/22  |  提交时间：2020/09/11
服务机器人  路径态势感知  导航  同时检测分割  遮挡修复  抓取检测  
基于自适应动态规划算法的离散动态系统最优控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  梁明明
Adobe PDF(8751Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：179/2  |  提交时间：2020/10/23
智能控制  神经网络  自适应动态规划  最优控制  离散随机过程  离散非线性系统  
A Soft Graph Attention Reinforcement Learning for Multi-Agent Cooperation 会议论文
, 线上, 2020-8
作者:  Huimu Wang;  Zhiqiang Pu;  Zhen Liu;  Jianqiang Yi;  Tenghai Qiu
Adobe PDF(815Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：203/44  |  提交时间：2021/06/24
Deep Reinforcement Learning-Based Automatic Exploration for Navigation in Unknown Environment 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 31, 期号: 6, 页码: 2064-2076
作者:  Li, Haoran;  Zhang, Qichao;  Zhao, Dongbin
浏览  |  Adobe PDF(4274Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：348/110  |  提交时间：2020/08/03
Robot sensing systems  Navigation  Entropy  Neural networks  Task analysis  Planning  Automatic exploration  deep reinforcement learning (DRL)  optimal decision  partial observation