Deep learning based analyses of computed tomography (CT) images contribute to automated diagnosis of COVID-19,and ensemb......

The energy spreading of recorded ions is influenced by straggling,geometrical acceptance angles and detector energy reso......

The dynamic response of a double infinite beam system connected by a viscoelastic foundation under the harmonic line loa......

The deep learning technology has shown impressive performance in various vision tasks such as image classification, obje......

针对车辆类型检测受物体遮挡以及车辆重叠等影响,导致车辆类型的检测难度大的问题,本文提出了一种基于改进Faster RCNN模型的检测......

是对视频内容的高度概括,选择出具有多样性和重要性的视频帧子集。文章从关键帧代表性不够全面的角度出发,提出一种利用多路特征来......

在跨语料库语音情感识别中,训练和测试数据分布的差异变得非常明显,导致验证和测试性能差别很大.针对该问题,提出一种基于对抗训练......

对瓦斯浓度进行预测是预防瓦斯事故的有效方式。卷积神经网络(CNN)可以提取时间序列中的时间平移不变特征,长短期记忆神经网络(LST......

针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中的空时分组码识别(Space-Time Block Code,STBC)问题,本文提出了一......

讨论了超可微函数空间D＊和超广义函数空间ε＊′中的卷积运算,利用ε＊′与相应的整函数空间A＊′,Ω线性拓扑同构的特性,证明了D＊（RN）和ε＊′......

在总结现有的杆塔冲击接地电阻的计算测量方法的基础上，研制了便携式杆塔冲击接地电阻测量系统。它首先向接地体注入波头较缓、幅值......

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素-目标级共生关系学习网络的多标签航拍图......

传统的基于几何形态的神经元分类方法依赖于神经元空间结构特征的提取与选择,会损失大量有用的神经元分类信息.应用自适应投影算法......

通过Opencv调用设备摄像头将数据读入,视频流切分成图片流后进入在Tensorflow框架下训练好的FasterR-CNN模型进行目标识别,将识别......

目前,国内外已有许多背景建模算法都取得了不错的成果,但与基于神经网络进行运动目标检测的算法相比,它们的综合性能指标F-Measure......

在推荐系统中,单一的学习矩阵分解的内积交互或者利用深度神经网络来捕获用户与项目交互,不足以有效地学习用户与项目的潜在特征。......

求卷积和是在时域中计算离散线性时不变系统响应的重要方法,但长序列卷积和计算的时间复杂度和空间复杂度都很高,实现计算时需要极......

生成对抗网络是现阶段最出色的生成模型。基于深层卷积网络与生成对抗的思想,提出一种基于余项机制生成对抗网络的图像修复算法。......

提出和建立了磁场建像中的理论模型和数学处理方法，通过该模型和方法获得了磁通密度重建函数及其图像。......

在非线性微分形式及其在现代映射理论的应用中，一个重要的概念是分布楔乘．本文研究分布楔乘的性质，首先给出分布楔乘的定义，然后证明了......

车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的......

光学字符识别技术可有效提高票据应用中票据信息录入的工作效率。针对票据的复杂背景与不规范手写字符降低票据识别准确率的问题,......

为建立更高效的电力智能交互式平台,需要更准确地识别参与人的交互意图。针对目前使用的基于简单关键词匹配的意图识别方法准确率......

基于深度学习的语义分割方法具有较好的应用前景,但针对海量的遥感数据,深度学习算法在训练速度上仍有较大提升空间。在前人研究基......

针对糖尿病视网膜病变的眼底图像数据,根据传统的卷积神经网络模型设计出一种能够针对此病程进行自动分类的网络模型.引入一种全新......

A dynamic response analysis in the frequency domain is presented for risers subjected to combined wave and current loadi......

Currently,deep convolutional neural networks have made great progress in the field of semantic segmentation.Because of t......