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Second-Order Global Attention Networks for Graph Classification and Regression 会议论文
, Beijing, China, August 27-28, 2022
作者:  Hu Fenyu;  Cui Zeyu;  Wu Shu;  Liu Qiang;  Wu Jinlin;  Wang Liang;  Tan Tieniu
Adobe PDF(69424Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：174/67  |  提交时间：2023/07/06
基于强化学习和价格动态的农业种植规划 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  樊梦涵
Adobe PDF(2981Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：162/6  |  提交时间：2022/06/13
种植规划  基于代理模拟  平行管理  种植决策支持  强化学习  
基于联邦学习的分布式农业组织 期刊论文
智能科学与技术学报, 2022, 卷号: 4, 期号: 2, 页码: 288-297
作者:  康孟珍;  王秀娟;  李冬;  王旭伟;  王浩宇;  樊梦涵;  许钰林;  王飞跃
Adobe PDF(8690Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：189/93  |  提交时间：2023/04/27
The Metaverse of Mind: Perspectives on DeSci for DeEco and DeSoc 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 12, 页码: 2043-2046
作者:  Fei-Yue Wang
Adobe PDF(101Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：106/36  |  提交时间：2022/12/02
DeCASA in AgriVerse: Parallel Agriculture for Smart Villages in Metaverses 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 12, 页码: 2055-2062
作者:  Xiujuan Wang;  Mengzhen Kang;  Hequan Sun;  Philippe de Reffye;  Fei-Yue Wang
Adobe PDF(1091Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：356/212  |  提交时间：2022/12/02
Parallel Agriculture Management and Control  AgriVerse  Agriculture CPSS  ACP  DAO-Based Platform  Precision Agriculture  
Parallel Sensing in Metaverses: Virtual-Real Interactive Smart Systems for &#x201C 6S &#x201D Sensing 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 12, 页码: 2047-2054
作者:  Yu Shen;  Yuhang Liu;  Yonglin Tian;  Xiaoxiang Na
Adobe PDF(3330Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：137/35  |  提交时间：2022/12/02
Parallel Sensing  Parallel Intelligence  CPSS  Metaverses  Virtual and Real Interaction  “6S” Sensing  
Cyber Security Intrusion Detection for Agriculture 4.0: Machine Learning-Based Solutions, Datasets, and Future Directions 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 3, 页码: 407-436
作者:  Mohamed Amine Ferrag;  Lei Shu;  Othmane Friha;  Xing Yang
Adobe PDF(23596Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：155/13  |  提交时间：2022/03/09
Agriculture 4.0  cyber security  intrusion detection system  machine learning approaches  smart agriculture