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针对卷积神经网络类图像去雾方法存在的细节丢失、颜色失真、去雾不彻底等问题,提出一种基于阶梯网络与注意力交叉融合的端到端图......
认识理解蛋白质结构与功能,对推动生命科学、农业、医疗等领域具有重要的现实意义。蛋白质二级结构预测是蛋白质结构研究的重要环......
半监督深度学习是当前深度学习研究中最受关注的问题之一，半监督学习只利用少量标记数据和大量未标记数据进行学习。在减少人工标注......
针对目前SAR(Synthetic Aperture Radar)图像中样本人工标记成本高、传统算法分类识别较低的情况,提出一种基于改进半监督阶梯网络......
针对医学影像数据中标记样本较少且人工标记成本高的问题,提出一种基于半监督阶梯网络的肝脏CT(Computed Tomography)影像分割模型......
SAR(Synthetic Aperture Radar)图像地物分类问题是SAR图像处理与解译的基础。随着SAR图像分辨率的提高,SAR图像的解译面临新的问......
针对工业过程故障识别的需要和实际工业数据小比例有标签、大比例无标签的特点,研究了基于深度学习的半监督故障分类方法.在半监督......
特征工程往往是数据挖掘模型成功的关键,实践中去寻找或生成有效的特征总是需要大量的先验知识以及不断寻找尝试,这个过程细节也是......
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无线网络安全问题随着WLAN的普及而不断威胁着用户的隐私安全,入侵检测系统通过分析数据特征来识别攻击行为,满足人们对无线网络信......
提出一种半监督阶梯网络用于对高光谱影像进行分类,以解决小样本条件下基于堆栈式自编码器的高光谱影像分类方法分类精度不高的问......
