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| 融合多种特征的实体链接技术研究 期刊论文
中文信息学报, 2016, 卷号: 30, 期号: 4, 页码: 176-183
作者: 陈玉博 ; 何世柱; 刘康; 赵军; 吕学强
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实体消歧 实体链接 排序学习 |
| 图像美学质量评估的方法与应用 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者: 盛柯恺
Adobe PDF(18854Kb) | 收藏 | 浏览/下载：542/4 | 提交时间：2019/06/18
图像美学质量评估 注意力机制 自监督学习 正则化策略 排序学习 深度学习 |
| 一种人脸关键点位定位结果的评估方法，及评估装置 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: ZL201510259823.0, 申请日期: 2017-07-21,
发明人: 汪铖杰; 李季檩; 黄飞跃; 盛柯恺; 董未名
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人脸关键点定位质量评估 排序学习 |
| 基于用户生成内容的推荐算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 徐松
Adobe PDF(2657Kb) | 收藏 | 浏览/下载：247/1 | 提交时间：2015/09/02
用户生成内容 推荐系统 主题模型 排序学习 User-generated Content Recommendation Systems Topic Model Learning To Rank |
| 社会化推荐系统关键技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 严强
Adobe PDF(1466Kb) | 收藏 | 浏览/下载：308/0 | 提交时间：2015/09/02
推荐系统 社交网络 社会化过滤 用户建模 排序学习 Recommender System Social Networks Social Filtering User Modeling Learning To Rank |
| 基于boosting思想的列表排序算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 王永庆
Adobe PDF(1797Kb) | 收藏 | 浏览/下载：118/0 | 提交时间：2015/09/02
排序学习 列表排序方法 Boosting 隐序 Featurerank Bl-featurerank Diffrank Leanring To Rank Listwise Approach Boosting Hidden Order Featurerank Bl-featurerank Diffrank |
| 基于深度网络的社交媒体特征学习算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 袁召全
Adobe PDF(6994Kb) | 收藏 | 浏览/下载：753/0 | 提交时间：2015/09/02
社交媒体 深度学习 排序学习 矩阵分解 数据挖掘 Soical Media Deep Learning Learning To Rank Matrix Factorization Data Mining |
| 复杂场景下视觉单目标跟踪算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 白延成
Adobe PDF(4767Kb) | 收藏 | 浏览/下载：206/0 | 提交时间：2015/09/02
目标跟踪 表观模型 排序学习 弱监督学习 特征融合 多任务学习 Object Tracking Appearance Model Learning To Rank Weakly Supervised Learning Feature Combination Multi-task Learning |
| 图像排序中的子空间方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 李长升
收藏 | 浏览/下载：188/0 | 提交时间：2015/09/02
排序学习 子空间学习 特征变换 距离度量学习 特征选择 Learning To Rank Subspace Learning Feature Transformation Distance Metric Learning Feature Selection |
| 网页表观的视觉感知与学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 吴偶
Adobe PDF(6601Kb) | 收藏 | 浏览/下载：202/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉感知 网页表观评价 视觉质量 视觉复杂度 结构化学习 排序学习 Web Appearance Evaluation Visual Quality Visual Complexity Model Learning Structured Learning Probabilistic Ranking Model Learning To Rank |
