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刘金品; 王秉中; 陈传升; 王任;
电子科技大学应用物理研究所;
逆问题; 逆设计; 物理启发神经网络; 拓扑优化;
机译:基于生物启发的深度神经网络结构的网络物理系统的侵入预测的新型混合模型
机译:上海乔汤大学的研究人员更新了有关网络的研究结果(基于跨表面的端到端设计基于物理驱动的深度神经网络的基于元图的复杂振幅全息图)
机译:基于深度卷积神经网络的机翼逆设计
机译:生物启发的物理分层器件架构,用于基于扩散的分子通信 - 设计问题和建议
机译:基于知识的神经网络方法用于微波建模和设计。
机译:基于深度启发呼吸对胰腺癌静态体放射治疗的深度启发呼吸对患者特异性边缘设计的基准标记和疗效的几何再现性
机译:基于人工神经网络的等离子体波导系统有效的频谱预测与逆设计
机译:基于逆向工程设计原则的Internet拓扑生成:启发式和基于优化的方法之间的性能权衡;硕士论文
机译:基于深度神经网络的特征增强基于深度神经网络和修改损耗函数来组合学习的方法和装置,用于扬声器识别到嘈杂的环境
机译:深度情形下基于深度神经网络的具有容错和波动稳健性的深度神经网络多补丁组合识别面部的方法
机译:基于物理电磁模拟器的深度神经网络
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