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基于时序图推理的设备剩余使用寿命预测
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 76-88
作者:
刘雨蒙
;
郑旭
;
田玲
;
王宏安
Adobe PDF(1550Kb)
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浏览/下载:18/8
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提交时间:2024/04/12
剩余使用寿命
时序图推理
图神经网络
深度推理网络
基于改进舰尾流模型和多层耦合分析的机载雷达测量建模
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 617-639
作者:
葛泉波
;
王远亮
;
李宏
Adobe PDF(4933Kb)
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浏览/下载:9/3
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提交时间:2024/04/10
舰尾流
机载雷达
状态空间
耦合性
非线性非高斯
非平衡概念漂移数据流主动学习方法
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 589-606
作者:
李艳红
;
王甜甜
;
王素格
;
李德玉
Adobe PDF(2132Kb)
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浏览/下载:4/1
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提交时间:2024/04/10
数据流分类
主动学习
概念漂移
多类不平衡
基于AMOWOA的区域综合能源系统运行优化调度
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 576-588
作者:
韩永明
;
王新鲁
;
耿志强
;
朱群雄
;
毕帅
;
张红斌
Adobe PDF(1790Kb)
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浏览/下载:11/6
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提交时间:2024/04/10
多目标优化
综合能源系统
动态层次分析
鲸鱼优化算法
Positive Unlabeled Fake News Detection via Multi-Modal Masked Transformer Network
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2024, 卷号: 26, 页码: 234-244
作者:
Wang, Jinguang
;
Qian, Shengsheng
;
Hu, Jun
;
Hong, Richang
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浏览/下载:5/0
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提交时间:2024/03/26
Fake news detection
multi-modal learning
social media
Preformer: Simple and Efficient Design for Precipitation Nowcasting With Transformers
期刊论文
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2024, 卷号: 21, 页码: 5
作者:
Jin, Qizhao
;
Zhang, Xinbang
;
Xiao, Xinyu
;
Wang, Ying
;
Xiang, Shiming
;
Pan, Chunhong
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浏览/下载:6/0
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提交时间:2024/03/26
Precipitation
Transformers
Spatiotemporal phenomena
Decoding
Humidity
Correlation
Computer architecture
Data mining
precipitation nowcasting
transformer
增强型灰度图像空间实现虹膜活体检测
期刊论文
中国图象图形学报, 2020, 页码: 1421-1435
作者:
刘明康
;
王宏民
;
李琦
;
孙哲南
Adobe PDF(9535Kb)
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提交时间:2024/02/23
Novel methods for locating and matching IC cells based on standard cell libraries
期刊论文
MICROELECTRONIC ENGINEERING, 2024, 卷号: 283, 页码: 12
作者:
Liu, Can
;
Wang, Kaige
;
Li, Qing
;
Zhao, Fazhan
;
Zhao, Kun
;
Ma, Hongtu
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浏览/下载:33/0
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提交时间:2024/02/22
Reverse engineering
Integrated circuits
Scanning electron microscopy
Image processing
Hardware security
Bionic Underwater Vehicle: A Data-Driven Disturbance Rejection Control Framework
期刊论文
IEEE ROBOTICS & AUTOMATION MAGAZINE, 2023, 页码: 11
作者:
Wang, Kaihui
;
Zou, Wei
;
Ma, Ruichen
;
Lv, Jiaqi
;
Su, Hu
;
Wang, Yu
;
Ma, Hongxuan
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提交时间:2024/02/22
Vehicle dynamics
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Propulsion
Predictive models
Biological system modeling
Robustness
Disturbance observers
Powerful-IoU: More straightforward and faster bounding box regression loss with a nonmonotonic focusing mechanism
期刊论文
NEURAL NETWORKS, 2024, 卷号: 170, 页码: 276-284
作者:
Liu, Can
;
Wang, Kaige
;
Li, Qing
;
Zhao, Fazhan
;
Zhao, Kun
;
Ma, Hongtu
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提交时间:2024/02/22
Object detection
Bounding box regression
Loss function design
Focusing mechanism