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周传华; 周东东; 夏徐东; 周子涵;
安徽工业大学管理科学与工程学院;
中国科学技术大学计算机科学与技术学院;
复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室;
跨模态行人重识别; 深度学习; 卷积注意力机制; 多损失联合;
机译:使用基于注意力的卷积和经常性神经网络的单模模态和多模态假心律失常报警
机译:基于注意力机制的卷积LSTM网络用于视频动作识别
机译:与年龄有关的听力损失会增加跨模态的注意力分散
机译:跨模态检索的基于图模式损失的分散注意力网络
机译:利用基于能量的模态参数识别的结构和机制中的损坏探针。
机译:使用基于注意力的卷积和经常性神经网络的单模和多模态假心律失常报警
机译:三维医疗系统的同时超分辨率和跨模态综合 使用弱监督联合卷积稀疏编码的图像
机译:基于联合稀疏度的鲁棒多模态生物特征识别。
机译:视频动作识别的跨模态注意力视听融合
机译:基于包络经验模态分解和卷积神经网络的结构损伤识别方法
机译:使用基于重复的基于卷积的注意力模块的方法,装置和计算机程序产品,用于改进的神经网络实现
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