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李昌华; 张学龄; 杜小芸; 郭志阳;
长江大学石油工程学院;
中石化石油工程设计有限公司;
油气钻采工程湖北省重点实验室;
卷积神经网络; 深度学习; 井漏预测; 可视化分析;
机译:大学的科学和研究结果中国技术提供新的见解地球科学(智能井间砂岩预测基于卷积神经网络)
机译:基于卷积神经网络的区域光伏发电概率预测改进了基于卷积神经网络的分位数回归
机译:基于卷积神经网络的视频编码中的空间和时间信息的基于卷积神经网络的双预测
机译:成功实施了基于工程纤维的井漏控制解决方案,有效地解决了阿曼钻井、固井和翻修作业中的井漏问题
机译:确定结肠和直肠切除术后吻合口漏的重要预测因素,并建立吻合口漏预测模型。
机译:基于双向短期内存和卷积神经网络组合的温度预测与数值预测数据相结合
机译:基于卷积神经网络的井测试图自动分类方法(CNN)
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:基于卷积神经网络的交通流量预测多点回归预测模型
机译:用于防井漏设备的外壳装置以及用于防井漏设备的维护和检查的方法
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