CNNS相关论文
随着社会逐渐朝自动化的方向发展,对于模型的稳定性也愈加重视,并希望实现在某个环境中训练的模型在另一环境中也能有良好的表现,......
更快、更好的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）架构一直是研究的热点。不管CNNs架构如何变化,激活函数都是必不可......
A novel deep reinforcement learning-based steering control method of autonomous vehicles is proposed.A distortionless co......
本文概述了深度学习在医学图像分析领域相关应用的多篇论文,分析了深度学习在医学图像分类、目标检测、分割和其他任务中的使用情......
CNNs是一种并行处理非线性电路模型,为便于对其进行分析研究,应选择适当的的仿真工具和仿真方法。本文在介绍CNNs电路模型基本概念......
CNNs是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点。在介绍CNNs电路模型基本概念基础上,基于图......
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针对帧差法和光流法两种运动目标检测方法,给出了相应的细胞神经网实现方式。采用不同视频图像序列进行了仿真,结果证明了所提出方......
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CNNs是一种非线性电路模型,合理设计的CNNs电路模型能够产生类随机信号,可将其用于数据的安全传输。本文首先介绍了CNNs电路模型基......
CNNs是一种非线性电路,已被用于图像处理、信息安全等多个领域。CNNs的应用与其动态行为有极大关系,研究CNNs的稳定性对于CNNs的应......
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2011年11月，联合国曾在德班就气候变暖问题召开了COP17会议。美国有线电视新闻网（CNN）想要再次讨论气候变暖的主题并发起了CNNS生物圈......
Owing to the flexible architectures of deep convolutional neural networks(CNNs)are successfully used for image denoising......
卷积神经网络(CNNs)由于其预处理方法简单,提取信息效果好,分类准确度高在图像分类识别领域有着广泛的应用。利用CNNs建立不同年代......
随着科学技术的飞速发展,人们对能源的需求越来越高,各国对能源的开采也开始从陆地转向海洋。相比较于近海区域,深海区域储存着更......
随着人们物质生活的逐渐提高,车辆拥有量也逐年增加,但紧接着而来的交通安全问题也越发频繁。每一年的违法案例和治安管理等交通问......
近20年来,随着计算机科学技术的快速发展,人工智能已经成为计算机技术中最热点的领域。情感计算是人工智能科学的一个重要组成部分......
利用脉冲控制法对含两个神经元的非自治细胞神经网络（ＣＮＮ’ｓ）出现的混沌现象进行控制，给出了保证脉冲控制的系统存在周期解的条件，并通过数......
随机数发生器广泛用于系统仿真、测试、信息安全、密码学等诸多领域,本文在介绍CNNs电路模型概念基础上,利用3元CNNs构造了混沌系......
In the last decade,market financial forecasting has attracted high interests amongst the researchers in pattern recognit......
野外地质调查工作方法在数字填图系统之后一直缺乏较大的改进,究其原因,主要是缺乏合适的数据采集方式,无法保存野外复杂多样的数......
