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王俊生; 甘强;
南京大学计算机科学与技术系;
细胞神经网络; 异号权重模板; 细化; 图像边缘检测;
机译:利用最大似然法和随机精细化方法,应用新的同步地震图反演方法研究超薄油饱和油藏
机译:复制品交换伞采样在非模板模型蛋白质结构细化中的应用
机译:使用两个细化模板对四边形和六面体网格进行各向同性的细化
机译:基于2D CNN运算符在CNN模板库和应用中的模板 - 面向模板的硬件设计
机译:自适应似然权重和经验分布的混合。
机译:接收器工作特性分析在细化地高辛药物相互作用预测中的应用
机译:具有应用程序指向过度电流CNN的模板的鲁棒性设计
机译:调查权重是否必要:抽样调查推断的最大似然方法
机译:为了量化用于优化适用于移动设备或高精度小型网络的硬件的CNN参数和特征值,使用了使用权重量化损失值的FL(分数长度)值。如何通过使用加权量化丢失值来量化和确定CNN参数和特征值,并在优化移动设备使用的适用于移动设备的更早版本中使用,来确定FL值的方法和装置
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
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