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多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 210-218
作者:  高爽;  栾小丽;  赵顺毅;  刘飞
Adobe PDF(1456Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2024/05/09
跳变系统  迁移交互多模型估计  多率量测  KL散度  平滑策略  
基于自适应噪声的最大熵进化强化学习方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 1, 页码: 54-66
作者:  王君逸;  王志;  李华雄;  陈春林
Adobe PDF(6435Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2024/05/09
深度强化学习  进化策略  进化强化学习  最大熵  自适应噪声  
基于多模型融合的肺部CT新冠肺炎病灶区域自动分割 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 317-328
作者:  史天意;  程枫;  李震;  郑传胜;  许永超;  白翔
Adobe PDF(10146Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2024/05/09
新冠肺炎  计算机断层扫描影像分割  深度学习  泛化性能  
一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 830-844
作者:  杨艺;  蒋良孝;  李超群
Adobe PDF(1575Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：0/0  |  提交时间：2024/05/09
众包学习  自训练  集成标记  标记噪声  噪声纠正  
自适应特征融合的多模态实体对齐研究 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 758-770
作者:  郭浩;  李欣奕;  唐九阳;  郭延明;  赵翔
Adobe PDF(7063Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/2  |  提交时间：2024/04/28
多模态知识图谱  实体对齐  预训练模型  特征融合  
基于改进YOLOX的移动机器人目标跟随方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1558-1572
作者:  万琴;  李智;  李伊康;  葛柱;  王耀南;  吴迪
Adobe PDF(105685Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2024/04/25
移动机器人  YOLOX  重识别  目标跟随  
基于全身力矩控制的双腿轮机器人跳跃方法研究 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 8, 页码: 1635-1644
作者:  辛亚先;  李贻斌;  柴汇;  荣学文;  李彬
Adobe PDF(5666Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：10/5  |  提交时间：2024/04/24
双腿轮机器人  自平衡  最优力分配  动态控制  全身力矩控制  
Federated Learning on Multimodal Data: A Comprehensive Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 539-553
作者:  Yi-Ming Lin;   Yuan Gao;  Mao-Guo Gong;  Si-Jia Zhang;  Yuan-Qiao Zhang;  Zhi-Yuan Li
Adobe PDF(1253Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：9/4  |  提交时间：2024/04/23
Federated learning, multimodal learning, heterogeneous data, edge computing, collaborative learning  
Mitigating Spurious Correlations for Self-supervised Recommendation 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 2, 页码: 263-275
作者:  Xin-Yu Lin;  Yi-Yan Xu;  Wen-Jie Wang;  Yang Zhang;  Fu-Li Feng
Adobe PDF(2244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：5/2  |  提交时间：2024/04/23
Self-supervised recommendation  spurious correlations  spurious features  invariant feature learning  contrastive learning  
Denoised Internal Models: A Brain-inspired Autoencoder Against Adversarial Attacks 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 456-471
作者:  Kai-Yuan Liu;  Xing-Yu Li;  Yu-Rui Lai;  Hang Su;  Jia-Chen Wang;  Chun-Xu Guo;  Hong Xie;  Ji-Song Guan;  Yi Zhou
Adobe PDF(3203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/1  |  提交时间：2024/04/23
Brain-inspired learning  autoencoder  robustness  adversarial attack  generative model