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| 基于特征表示和度量学习的大规模目标检索 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者: 郭海云
 Adobe PDF(6963Kb) |  收藏 | 浏览/下载：433/5 | 提交时间：2018/05/30
目标检索 特征表示 度量学习 卷积神经网络 |
| 基于时空模型的行为识别研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者: 曹聪琦
Adobe PDF(13483Kb) | 收藏 | 浏览/下载：517/17 | 提交时间：2018/05/30
行为识别 时空模型 特征提取 序列建模 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 |
| 基于历史数据的用户行为预测研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者: 邱泽宇
Adobe PDF(1858Kb) | 收藏 | 浏览/下载：438/7 | 提交时间：2017/06/09
用户行为预测 多因素建模 关联信息 异构图 多时间窗口 |
| 基于深度学习的图像语义分割方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2017
作者: 王宇航
Adobe PDF(6021Kb) | 收藏 | 浏览/下载：1852/10 | 提交时间：2017/07/16
语义分割 深度估计 深度学习 半监督学习 反卷积神经网络 |
| 基于属性建模和知识学习的大规模图像检索 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: 傅建龙
Adobe PDF(9435Kb) | 收藏 | 浏览/下载：425/0 | 提交时间：2015/09/02
属性建模 知识学习 图像检索 图像标注 Attribute Modeling Knowledge Learning Image Retrieval Image Tagging |
| 基于多领域用户兴趣预测的推荐系统研究 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: 张希
Adobe PDF(8514Kb) | 收藏 | 浏览/下载：371/0 | 提交时间：2015/09/02
推荐系统 协同过滤 多领域推荐 数据稀疏性 冷启动 Recommender Systems Collaborative Filtering Multi-domain Recommendation Data Sparsity Cold Start Problem |
| 基于异质信息的推荐系统研究 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: 袁婷
Adobe PDF(2357Kb) | 收藏 | 浏览/下载：501/0 | 提交时间：2015/09/02
推荐系统 异质信息 矩阵分解 协同过滤 Recommender Systems Heterogenous Information Matrix Factorization Collaborative Filtering |
| 基于子空间的多视角学习方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 蒋瑜
Adobe PDF(17239Kb) | 收藏 | 浏览/下载：555/0 | 提交时间：2015/09/02
多视角学习 子空间学习 概率潜在语义分析 狄里克莱分布 非负矩阵分解 协同过滤 Multi-view Learning Subspace Learning Probabilistic Latent Semantic Analysis Latent Dirichlet Allocation Nonnegtive Matrix Factorization Collaborative Filtering |
| 面向智能监控的视觉场景行为理解与摘要技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 付伟
Adobe PDF(6203Kb) | 收藏 | 浏览/下载：283/0 | 提交时间：2015/09/02
视频监控 行为理解 结构支持向量机 群体行为分类 视频摘要 稀疏主题模型 Video Surveillance Activity Understanding Structure Svm Collective Activity Classification Video Summarization Sparse Topical Model |
| 基于主动学习的图像分类与检索 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 钮彪
Adobe PDF(15203Kb) | 收藏 | 浏览/下载：261/0 | 提交时间：2015/09/02
图像内容分析 语义标注 图像检索 相关反馈 Image Content Analysis Semantic Annotation Image Retrieval Relevance Feedback |
