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滚动轴承是现代旋转设备中最核心的零部件之一,其故障易导致严重的经济损失甚至技术人员伤亡。因此,对轴承健康状态进行故障诊断是......
现代机械设备日趋复杂化、精密化与智能化,为了确保机械设备的平稳运行,准确的机械故障诊断技术显得尤为重要。基于深度学习的轴承......
近年来,深度学习技术在很多应用领域中均获得了突破性的进展,其优异性能取决于大量标记数据训练的监督学习,由于在实际场景中,大量......
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无人驾驶车辆近年来成为研究的热点,对于无人车来说,环境感知是车辆可靠运行的关键。不同于无人机,无人车面临的地形环境更为复杂......
相较于以协同过滤算法为代表的传统推荐系统,序列推荐系统凭借其有效捕捉用户与项目交互的时序关联这一优势,逐渐成为当下推荐系统......
图对齐,亦被称作节点对齐,旨在多个社交网络平台中找到在现实生活中属于同一个自然人的用户。它是社交网络分析中的一个基本任务,......
基于深度神经网络的说话人识别系统凭借对大量标注数据的非线性建模优势,较之传统概率生成式建模方法有着更好的性能表现。然而在......
近年来,深度学习在图像理解,语音识别,自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。但是在实际应用中,深度学习往往依赖于大规模标注......
基于有监督的深度学习算法已在众多应用领域取得显著的成就,然而在基于有监督的深度学习算法中,模型的训练满足两个约束条件:一是......
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得益于互联网和移动设备的广泛应用,以信息流形式为基础的电子商务平台和短视频平台正在占用更多的流量和用户时长。为了解决“信......
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随着医学影像学的快速发展,医生显著提高了对不同疾病的检测效率和诊断精度。其中,医学图像病灶区域的分割结果是医生作为临床学诊......
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隐写作为信息隐藏领域一个重要的研究方向,是网络化时代信息隐蔽通信的重要手段。传统的数字图像隐写方法人工设计隐藏位置和隐藏......
数据驱动的深度学习方法因其强大的特征提取能力已经被广泛用于雷达自动目标识别的研究。深度学习能够自动从大量的训练样本中学习......
无标注样本或标注样本量少时,机器学习构建的模型容易出现过拟合、表达能力差且泛化性差等问题,如极限学习机在无监督学习环境下容......
针对心衰合并急性肾损伤的预测可以辅助医生制定合理的诊疗方案,降低患者发生心衰合并急性肾损伤的风险,改善患者预后,降低社会医......
灰度图像彩色化是图像处理领域的重要研究方向,在医学诊断、工业检测和军事侦查等方面具有重要的应用价值。传统的灰度图像彩色化......
由于不同被试的生理信号之间存在着个体差异性,脑机接口系统在推向大范围现实应用时受到了严重的阻碍。在使用传统的机器学习方法......
行人重识别（Person Re-Identification,Re ID）旨在通过非重叠相机采集到的图像中找到与查询图像身份相同的行人,它通常也被认为是图......
随着科技信息的不断发展,多视图数据广泛存在于实际生活中,为数据分析提供了更丰富、更全面的信息。在实际中,当获取到一定量的标......
高光谱图像异常检测技术是高光谱遥感图像处理领域的热门研究课题,相关研究已成功应用至环境监测、稀有植物保护、军事伪装和隐藏......
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异常检测,又称为离群点检测,是找出行为与预期行为差异较大的对象的检测过程,而时间序列异常检测旨在发现对应时序特征中不符合一......
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