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周峻; 吉丰;
河海大学计算机与信息学院;
转发干扰; 稀疏重构; 空时自适应处理; 卷积神经网络; GoogLeNet;
机译:基于CAD的可重构夹具系统中夹具模块干扰检测的分层方法
机译:RTL3D:基于实时LIDAR的3D对象检测,具有稀疏CNN
机译:基于干扰协方差矩阵稀疏重构的鲁棒自适应波束形成
机译:基于多RPN融合的稀疏PCA-CNN方法,对象检测和识别机器人辅助视觉系统
机译:带有基于最优控制的估计器的数据稀疏系统中的机动检测和重构。
机译:基于k-NN变量贡献和CNN数据重构方法的化学过程故障识别
机译:基于CNN的基于CNN的CNN方法,用于通过旋转边界盒的HR光学遥感图像中的准确船舶检测
机译:基于运动感应无线电转发器(RFID)的桥梁冲刷监测自适应现场检测方法。
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:基于R-CNN的对象检测器的R-CNN学习方法和测试方法,其基于R-CNN的监视,其能够根据对象和学习设备的尺度和学习设备的尺度转换模式和使用相同的测试设备
机译:使用用于硬件优化的1×1卷积学习基于CNN的目标检测器的方法和装置,使用其的测试方法和装置{基于CNN的对象检测器的学习方法和学习装置,使用1x1卷积进行难于优化的方法,以及使用相同的测试方法和测试设备}
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