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图像转换是计算机视觉及计算机图形学的重要分支,其将图像的某一种或多种属性转换为另一种或多种属性,如夜间拍摄的暗图转换为白天......
近年来,生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）成为了人工智能领域一个重要的研究问题,它的对抗训练方式推动了各类计......
随着人工智能与大数据时代的到来,描述数据的特征数量在许多领域中都呈现爆炸式增长。高维数据集给传统的学习算法的性能产生了不......
统计学习理论和核技术的结合造就了支持向量机的成功，同时也触发了核机器的产生和其迅速的发展。核机器已经成为机器学习领域一个新......
在深度学习发展下,计算机对事物的认知不再局限于对数据进行分类,识别和定位上,同时可以实现数据的生成,是对数据的高维理解。古有......
间歇过程被广泛用于生产小批量,多品种,高附加值的产品,其灵活的生产方式很好的适应了快速发展的市场需求,生产的产品遍布食品,药......
人工智能技术发展已近70年,在此期间各种智能化方法被提出用于解决各种实际应用问题,其中模糊识别技术及模糊智能系统建模技术在医......
提出一种运动捕获数据自动分割方法。利用高斯过程隐变量模型对运动捕获数据进行降维,将其从高维观察空间映射到低维隐空间;在隐空......
评分数据的极端稀疏性是制约协同过滤(CF)算法在电子商务推荐中有效应用的关键瓶颈。为此,提出一种新颖的隐空间多源迁移协同过滤(......
根据微博水军活动的特点,提出一种基于隐空间代价敏感学习的半监督水军识别方法。从内容、行为、社交关系3个视角选取微博账户的22......
在机器学习中,迁移学习被证明能有效使用一个领域信息提高另一个领域中受训模型的分类精度.迁移学习总是假设相关领域间共享某些隐......
提出了一种新的非线性特征抽取方法——隐空间中参数化直接鉴别分析。其主要思想是利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间......
针对隐空间支持向量机求解约束凸二次规划存在训练时间长、计算复杂的问题,提出粒子群优化的隐空间光滑支持向量机算法（PSO-HSSSVM）.......
大部分的链接预测模型在挖掘节点相似性时过于依赖已知的链接信息,但在真实世界中,已知的观测链接数量通常较少.因此,为了提高模型......
动态基因调控网是展现生物体内基因与基因之间相互关系随时间变化而变化的动力学行为的复杂网络.这种相互作用关系可以分为两类:激......
社会网络顶点分类在解决实际问题中有广泛的应用,但绝大多数现有的网络顶点分类算法都集中在无符号的网络,而在边上具有符号的社交......
随着精密数字设备、高精度传感器以及社交网络的普及,从这些领域获取的数据的维度也在不断增加。超高维的数据往往会增加算法的时......
为了更好地对社会网络提供动态分析，提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法（Dynamic Social Network Analysis Algorithm Ba......
随着互联网技术的迅猛发展,网络信息的呈现形式不断从简单的文本扩展到图像、声音、视频等多媒体表达形式。在多媒体信息检索领域......
