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面向工业过程的图像生成及其应用研究综述
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 211-240
作者:
汤健
;
郭海涛
;
夏恒
;
王鼎
;
乔俊飞
Adobe PDF(6988Kb)
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浏览/下载:17/4
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提交时间:2024/04/12
工业过程
视觉感知
图像生成
生成图像评估与应用
城市固废焚烧
Deep convolutional neural network based on self-distillation for tool wear recognition
期刊论文
ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2024, 卷号: 132, 页码: 12
作者:
Pan, Yi
;
Hao, Ling
;
He, Jianliang
;
Ding, Kun
;
Yu, Qiang
;
Wang, Yulin
收藏
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浏览/下载:16/0
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提交时间:2024/03/27
Tool fault diagnosis
Mobile inspection robots
Self-distillation
Industry 4.0
Deep learning
Text-to-Image Vehicle Re-Identification: Multi-Scale Multi-View Cross-Modal Alignment Network and a Unified Benchmark
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2024, 页码: 14
作者:
Ding, Leqi
;
Liu, Lei
;
Huang, Yan
;
Li, Chenglong
;
Zhang, Cheng
;
Wang, Wei
;
Wang, Liang
收藏
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浏览/下载:20/0
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提交时间:2024/03/27
Task analysis
Feature extraction
Visualization
Training
Electronic mail
Benchmark testing
Trajectory
Text-to-image vehicle re-identification
cross-modal alignment
multi-scale multi-view analysis
benchmark dataset
Target Controllability of Multiplex Networks With Weighted Interlayer Edges
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK SCIENCE AND ENGINEERING, 2024, 卷号: 11, 期号: 1, 页码: 313-325
作者:
Ding, Jie
;
Zhang, Yaozhong
;
Song, Kun
;
Li, Guoqi
;
Wang, Wei
;
Liu, Kexin
收藏
  |  
浏览/下载:16/0
  |  
提交时间:2024/03/26
Multiplex networks
weighted networks
target controllability
minimum cost max flow
Policy Gradient Adaptive Dynamic Programming for Model-Free Multi-Objective Optimal Control
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 4, 页码: 1060-1062
作者:
Hao Zhang
;
Yan Li
;
Zhuping Wang
;
Yi Ding
;
Huaicheng Yan
Adobe PDF(504Kb)
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浏览/下载:61/25
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提交时间:2024/03/18
Recent Progress in Reinforcement Learning and Adaptive Dynamic Programming for Advanced Control Applications
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 1, 页码: 18-36
作者:
Ding Wang
;
Ning Gao
;
Derong Liu
;
Jinna Li
;
Frank L. Lewis
Adobe PDF(1945Kb)
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提交时间:2024/01/02
Adaptive dynamic programming (ADP)
advanced control
complex environment
data-driven control
event-triggered design
intelligent control
neural networks
nonlinear systems
optimal control
reinforcement learning (RL)