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#1DCNN 阅读笔记 - 知乎专栏
论文的网络架构还是比较简单的，论文只读了两遍，一些细节描述可能还没有理解透彻，以后再来复习。 参考：. CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--模型介绍篇 ...
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#2DCNN 閱讀筆記 - GetIt01
論文的網路架構還是比較簡單的，論文只讀了兩遍，一些細節描述可能還沒有理解透徹，以後再來複習。 參考：. CNN與句子分類之動態池化方法DCNN--模型介紹篇- 嗚嗚哈的博客- ...
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#3[資料分析&機器學習] 第5.1講: 卷積神經網絡介紹(Convolutional ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)簡稱CNN，CNN是所有深度學習課程、書籍必教的模型(Model)，CNN在影像識別方面的威力非常強大，許多影樣 ...
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#4中文短文本分类实例六-DCNN（A Convolutional Neural ...
DCNN 名为动态卷积神经网络，注意，'D'代表的是动态(Dynamic )的意思，而不是有可能望文生义的'深度(Deep)'的意思。 DCNN，动态卷积神经网络的思想是什么， ...
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#5卷積神經網路- 維基百科
卷積神經網路（英語：Convolutional Neural Network，縮寫：CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以回應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色 ...
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#6中文短文本分类实例六-DCNN（A Convolutional Neural ...
文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类上的应用. 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本 ...
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#7Day 06：處理影像的利器-- 卷積神經網路(Convolutional Neural ...
... 文字(Text)的相關演算法，之前我們只用10幾行程式辨識阿拉伯數字，就令筆者興奮不已，接下來，介紹另一個演算法『卷積神經網路』(Convolutional Neural Network, ...
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#8卷積神經網路的運作原理 - 選擇一種語言
雖然我們已經介紹了一些基本的CNN 結構，但除此之外還有很多經測試後發現有效的改進技巧，例如使用新型處理層，或用更複雜的方式連接不同處理層。
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#9笔记：基于DCNN的图像语义分割综述- Ariel - 博客园
最后，对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测。 1 DCNN的背景介绍. 深度学习在图像识别领域取得的巨大成功主要得益于大规模标记图像的出现和计算机 ...
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#10基于DCNN的人脸特征点检测及面部朝向计算 - 计算机工程与应用
在介绍人脸特征点检测的理论知识的基础上，提出了一种基于深层卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）解决人脸5点特征点（眼角、鼻子、嘴角）预测 ...
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#11電腦如何看懂一張圖？CNN 基礎與概念 - 知勢
最簡單的是「認識圖片」，所以首先要跟大家介紹圖片在電腦眼裡，他的組成是什麼樣子。我們知道，人類對於圖片有厲害的辨識及認知能力，因此要先了解 ...
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#12搜索 - X-mol
第一的，简要介绍了卷积神经网络（CNN）的理论基础，详细推荐了基于DCNN的城市场景实时语义分割技术。其次，介绍了空洞卷积算法和多尺度并行空洞空间 ...
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#13卷積神經網路(Convolutional Neural , CNN) - HackMD
本文內容以李宏毅Machine Learning (2017) 第十講: Convolutional Neural Network ( CNN ) 為主，搭配參考資料編輯而成。 本篇圖片部分出自 ...
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#14许可证合规分析及SBOM清单- 墨菲安全
nshutijean/11785-early-crop-disease-discovery-dcnn 依赖了等0个组件,受到等0个漏洞影响。涉及等0种许可证.
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#15透過DCNN AI 深度學習技術，實現將圖片放大不失真模糊的效果
我們也介紹過另外一個項目「Bigjpg」，Bigjpg 就是採用waifu2x 所開源的程式碼，對其進行二次創作所衍生的網站，如果你有興趣，也可以試試看使用Bigjpg 來 ...
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#16深度卷积神经网络在SAR 自动目标识别领域的应用综述 ... - Ebsco
English: Deep Convolutional Neural Network(DCNN) can automatically learn the ... 首先,介绍了DCNN 的基本原理以及DCNN 在光学图像上的应用与发展;然后,介绍 ...
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#17中文短文本分類實例六-DCNN（A Convolutional Neural ...
一.概述 DCNN（A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences）by NalKalchbrenner等，又是文本分類論文的一力作。"準確表達句子的語義是 ...
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#18利用多尺度特征与深度网络对遥感影像进行场景分类 - 测绘学报
摘要： 针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题，结合非下采样Contourlet变换（NSCT）、深度卷积神经网络（DCNN）和多核支持向量机（MKSVM），提出了一 ...
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#19用DCNN进行图像分类 - 51CTO博客
用DCNN进行图像分类，本文将分解图像分类背后的目的，给出卷积神经网络的定义，讨论这两者如何作用，并简要说明如何在Python中创建一个卷积神经网络 ...
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#20Arithmetic Operation Recognition Using End-to-End Learning ...
Baidu Meizu Deep Learning Competition: Arithmetic Operation ... by a deep convolutional neural network (DCNN) with parallel dense layers and ...
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#21Azure 中的深度神经网络：传输Learning和微调 - Microsoft Learn
我们将首先简要介绍深度学习以及使用医学图像深度学习模型背后的动机。 我们将讨论Azure GPU 虚拟机中的传输学习和微调DCNN，并使用Azure 中的 ...
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#22深度卷积神经网络DCNN简介 - 我的编程学习
消息队列介绍1.为什么需要消息队列（MO） 2.使用消息队列的好处3.消息队列的两种模式2.Kafka相关介绍1.Kafka定义2.Kafka简介3.
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#23Women Who Code帶你探祕深度卷積神經網絡(DCNN) - 人人焦點
具體日程：. Session 1: 深度卷積神經網絡及相關AI技術介紹. Session 2: DCNN實例解析- AlphaGo. Session 3: 基於Tensorflow的AI程序解析和演示.
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#24基于DCNN的图像语义分割综述 - 百度文库
1 DCNN 的背景介绍 CNN 的方法，并进一步提升了图像分类的性能． 相对于传统方法，深度学习在图像识别领域取 1）物体层次：同一物体，由于光照、视角、距离的 ...
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#25基于振动信号融合的ACO-DCNN多工况设备故障诊断
通过融合水平、竖直方向振动信号,确保不同位置信息的互补性;运用ACO算法自适应优化DCNN参数,利用深度学习强大的特征自提取和复杂映射表征能力进行故障判别。
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#26Introduction to Zero Skipping (零跳躍) | 學術寫作例句辭典
本文介紹了一種DCNN 加速器，該加速器具有一種新穎的條件計算方案，該方案將精度級聯(PC) 與零跳躍(ZS) 協同結合。 An Energy-Efficient Deep Convolutional Neural ...
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#27科技部補助專題研究計畫成果報告期末報告 - 國立臺灣師範大學
本章節將一一介紹上述內容。 ... [8]引用動態卷積神經網路(DCNN)結構對不同長度的. 文本進行分類，DCNN能處理可變長度的文本，透過將文本s的第i個單詞特徵si與.
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#281d-based-DCNN: 一维卷积网络用于航空发动机剩余寿命预测
woshiyiduohua / 1d-based-DCNN · 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 ... Baidu efficiency cloud. 百度效率云. Cloudbase. 腾讯云托管.
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#29放射醫學影像3D成像應用與技術簡介
Canon 的AiCE在MR造影成像的應用方面以降雜訊為主要目標，同樣利用DCNN架構，利用高解析度影像加上雜訊來訓練模型區分訊號與雜訊以還原影像，用於訓練的 ...
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#30The preprocessing and DCNN with parallel dense layers. The ...
... in the Baidu Meizu deep learning competition by a deep convolutional neural network with parallel dense layers (DCNN) and component-connection-based ...
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#31基于DCNN的图像超分辨率算法研究-手机知网
本文的主要工作具体如下:首先,本文详细地介绍了深度卷积神经网络近几年来的发展及其基本部件。其次,本文深入的阐述图像超分辨重建的发展历程,从传统的非深度学习方法到深度 ...
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#32A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences ...
A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences(DCNN)阅读笔记. Dynamic Convolutional Neural Network. 一、介绍. 一篇14年的很经典的论文, ...
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#33CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--模型介绍篇
CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--模型介绍篇 ... 下面我们介绍一下论文所提出的模型，模型主要包含了per-dim的卷积层、folding层和k-max的pooling层。per-dim卷积层 ...
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#34An Overview of DCNN Architectures: Efficient Models
对ResNet/ResNeXt的详细介绍可见之前的文章，这里主要介绍其卷积操作的结构。 ResNet的bottleneck结构(Source: Yusuke Uchida's blog post). ResNet的 ...
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#35DCNN - MAIBILAI
1.3DCNN理解2D卷积仅仅考虑2D图片的空间信息，所以只适用于单张2D图片的视觉理解任务。 ... 这篇博客主要介绍了3DCNN的概念、3DCNN工作原理以及3DCNN与2DCNN的区别。
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#36深入浅出图神经网络应用场景 - 华为云社区
本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。 ... DCNN在Aggregate阶段给出了不一样的方法，DCNN将图卷积视为扩散过程，它假设信息 ...
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#37介绍- Powered by MinDoc - AI柠檬wiki文档
介绍 -ASRT语音识别文档. ... 本项目声学模型通过采用深度卷积神经网络（DCNN）和连接时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音 ...
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#38CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--模型介绍篇_开源博客_开源 ...
CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--模型介绍篇. 作者：liuchonge 来源：CSDN博客 时间：2017-03-28 17:44:35 我要评论. 本文是针对“A Convolutional Neural Network ...
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#39基于DCNN特征的建筑物震害损毁区域检测
为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合 ...
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#40機器不學習：卷積神經網絡NLP建模與動態Pooling優化- 每日頭條
深度聚合機器學習、深度學習算法及技術實戰今天我們來講講DCNN的網絡模型。 ... 的卷積層而言，池化的參數k不是固定的，具體的選擇方法見下面的介紹。
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#41基于比色条形码组合和深度卷积神经网络的便携式食品新鲜度 ...
今天介绍一篇来自江南大学，于2020年底发表在Advanced Materials上的一篇论文。该研究将可交叉反应的比色条形码组合和深度卷积神经网络（DCNN）结合在 ...
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#42迁移学习和微调深度卷积神经网络(附论文) - 搜狐
... 系列文章的第二部分，是对迁移学习和微调深度卷积神经网络的介绍。 ... 我将在这部分讲解深度卷积神经网络（DCNN：Deep Convolutional Neural ...
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#43Google DeepLab v1 介绍- 开发者头条
平移不变性增强了对数据分层抽象的能力，但同时可能会阻碍低级视觉任务,例如姿态估计、语义分割等，在这些任务中我们倾向于精确的定位而不是抽象的空间关系。 DCNN在图像 ...
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#44图像分类的深度卷积神经网络模型综述 - 中国图象图形学报
The DCNN analysis has been formulated into four categories listed ... DCNN achieves better performance on image classification due to the ...
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#45人脸关键点定位(汤晓欧论文)DCNN - 简书
2013 年，想港中文大学的汤晓欧和Sun Yi等开创深度学习人脸关键点检测的先河，首次将CNN 应用到人脸关键点定位上。 CNN方法介绍. DCNN(Deep ...
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#46基于CBAM-DCNN-BiLSTM的蹴球动作识别与评估
神经网络（DCNN）与双向长短期记忆循环神经网络（BiLSTM）融合的模型，通过将通道注意力机制与空间 ... 通过对击球动作规范进行介绍后，开始进行数.
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#47AttentionXML…你都掌握了吗？一文总结文本分类必备经典模型 ...
本文将分3 期进行连载，共介绍 20 个在文本分类任务上曾取得SOTA 的经典模型。 ... 第2 期：TextCNN、DCNN、XML-CNN、TextCapsule、Bao et al.
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#48異質感測融合環境感知次系統 - 電腦與通訊
技術簡介. 工研院異質感知融合次系統能即時拍攝車輛周遭影像並傳送至嵌入式平台，快速提供後端車輛決策所需環境感知資訊。系統中重點功能包括深度融合，在影像原始資料 ...
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#49课程： 计算机视觉 - 中国科学院自动化研究所
够的机理性描述，所以，本章后面关于基于DCNN对物体的表达建模部分，仅仅介绍“基本. 物体识别”下的物体表达建模问题。 这里强调一下“recurrent”neural ...
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#50探索图神经网络的网络架构和训练方法 - 稀土掘金
本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。 ... 2.2扩散卷积神经网络(Diffusion Convolutional Neural Network, DCNN)[3].
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#51应用层文献阅读笔记
基于此，本文作者采用了深度卷积神经网络（DCNN）来估计城市绿化，具体采用了语. 义分割和直接端到端估计两种方法，并对其做了估计效果的评价。 三、内容介绍.
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#52基于SVD和DCNN的彩色图像多功能零水印算法
DCNN 通过卷积能够获取图像的关键特征。 1 算法相关技术介绍 1.1 奇异值分解. 设矩阵Am×n∈Cr m ...
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#53基于DCNN深度特征融合和MMRVM 的遥感场景分类
针对这一问题，提出DCNN特征融合的方式进行特征处理以提高特征描述力，再通过寻求 ... 例如，Liu等［2］采用两种深度卷积神经网络（DCNN）模 ... 1.1 MMRVM 模型介绍.
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#54A hierarchical DCNN-based approach for classifying ...
(DCNN)-based method, named H-ResNet-34, is implemented to classify water inflow ... also collected from search engines like Baidu and Google to increase the ...
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#55面向图像语义分割的新型卷积神经网络及其应用研究-手机知网
... 并介绍了该架构的理论和设计方法。2)针对辅助驾驶系统中道路场景理解缺少足够带标注训练数据的问题,提出了解耦卷积神经网络DCNN(Decoupled CNN),从而能够用较少的 ...
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#56LSL000UD/RTDosePrediction: Automatic ... - GitHub
DCNN : a lightweight dose prediction method ... Baidu Drive, PassWord：voni · DCNN (2D), 32, 3Gb, 100,000, 20 hours (Single 1080TI), 2.75, 1.68, Google Drive
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#57想學做無人車的工程師注意！Google 工程師教你從零開始學 ...
DCNN 及其衍生模型是目前對圖片處理最先進的方法，主要應用有圖片分類， ... 關於DCNN 的技術細節就不在這裡介紹了，有興趣的可以參考Stanford 的同學 ...
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#58DeepLabv1算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图 ...
通过将DCNN最后一层的响应与完全连接的条件随机场(CRF)相结合，克服了深度网络的这种较差的定位特性。定性地说，我们的“DeepLab”系统能够以超出以往方法的 ...
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#59轩辕实验室| 车载网络入侵检测DCNN算法设计 - 51fusa安全社区
轩辕实验室| 车载网络入侵检测DCNN算法设计. 来源：轩辕实验室. 2021-08-27 ... 同类文章推荐. CP AUTOSAR OS介绍. 2022-06-29 · AUTOSAR 的信息安全架构. 2022-06-29.
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CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--模型介绍篇_dcnn模型_liuchongee的博客-程序员 ... 下面我们介绍一下论文所提出的模型，模型主要包含了per-dim的卷积层、folding层 ...
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#61朝陽科技大學資訊工程系碩士論文
的軟硬體系統架構，第四章介紹實作中所使用的人臉偵測及辨識方法以及 ... FaceNet[3]的方法，FaceNet 有效的解決了DCNN 在實際應用上效率不佳的.
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今天我们介绍了CNN 的价值、基本原理和应用场景，简单总结如下：. CNN 的价值：. 能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果) ...
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#64【学术报告】12月9日英国亚伯大学博士生导师Jungong Han ...
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#65科研工作简介 - 王 进军 - 教师个人主页
Improving DCNN Performance with Sparse Category-Selective Objective Function. Shizhou Zhang, Yihong Gong, JinjunWang. IJCAI, 2016. we choose to learn useful ...
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实验结果表明使用WGAN-GP可以有效解决雷达数据不足的问题，从而提高DCNN人体动作 ... 波雷达回波数据进行预处理获得相应的微多普勒时频谱图像，然后介绍了基于GAN的时 ...
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#68检索结果-【维普期刊官网】- 中文期刊服务平台
... 共7页: 在介绍人脸特征点检测的理论知识的基础上,提出了一种基于深层卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)解决人脸5点特征点(眼角、 ...
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#69提高特征分辨率的图像分割方法 - 数据堂
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... Nvidia GPU, Google TPU and Microsoft NPU) • Chapter 4: Optimizing convolution––the UCLA DCNN accelerator and MIT Eyeriss DNN • Chapter 5: The GT ...
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#72人工智慧在醫學影像分析(一)：人工智慧簡史 - FIND
... DCNN)結構，由加拿大多倫多大學的Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever ... of Signal Understanding」，介紹深度學習相關技術與成果(如圖3所示)。
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network DCNN modelsisstudied敭To match modelcapacity avoidoverfitting ... 收敛速度表明,所设计的DCNN 飞机分类模型能准 ... 此着重介绍所涉及的方法和结构.
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#75计算机学院青年教师齐元凯在《IEEE T-PAMI》上发表论文
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#78戴万阳论文介绍： 人工智能区块链为基石的量子计算量子芯片
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#79基于深度卷积神经网络的协作频谱感知方法 - 电子与信息学报
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#80图嵌入(Graph Embedding) 和图神经网络(Graph Neural Network)
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