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宋雪萌; 聂礼强; 申恒涛; 田奇; 黄华;
山东大学计算机科学与技术学院;
哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院;
电子科技大学计算机科学与工程学院;
华为技术有限公司;
北京师范大学人工智能学院;
深度学习; 深度融合; 预训练; 信息爆炸; 多媒体数据; 多模态学习; 表征能力; 互联网;
机译:基于机器学习技术的Web预训练与Web预学习相结合的研究
机译:使用简单,廉价的双模态幻影作为磁共振成像-超声融合技术的学习工具
机译:新资源生物转化研究小组专题讨论会致力于构建DBTL周期,该周期有助于智能细胞开发的生物技术和数字技术的创新和融合
机译:通过基于融合的联合训练处理会话不匹配:使用面部和语音多模态生物识别技术的实证研究
机译:中学课堂教育技术融合的障碍:教师学习实践研究
机译:使用严肃的游戏技术进行的预训练对CPR表现的影响–一项探索性的准实验转移研究
机译:<书籍>经典调节(Kousuke sawa,2011,Naoyuki Hatanaka,心理学研究方法3学习/动机/情感,seishin shobo,第16-40页);学习和认知:专注于应变判断( Kosuke sawa,Jun Kurihara,Takatoshi Nagaishi,Keitaro Numata,2011,Naoyuki Hatanaka编辑,心理学研究方法3学习,同步,情感,seishin shobo,pp.69-92)(2011年,教育,文化,体育,科学和技术部,私立大学研究项目战略研究基金会形成支持项目“融合心理学的创造:探索心灵的连续性”)
机译:微波和涡流数据的融合,用于评估油漆和搭接接头腐蚀的多模态方法(预印本)
机译:基于深度学习的技术用于预训练深度卷积神经网络
机译:基于深度学习的技术来预训练深度卷积神经网络
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