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任远林; 聂凯;
安徽工商职业学院应用工程学院;
合肥231131;
改进深度学习; 电子通信设备; 信号异常; 自动识别; 传输信道;
机译:基于卷积和改进Elman神经网络的心房颤动信号分类深度学习方法
机译:一种深度卷积神经网络模型,用于自动识别异常EEG信号
机译:经验模型分解采用改进的ECG信号的心血管疾病分类深度学习方法
机译:基于深度学习方法的监控视频中异常检测的改进
机译:微电网中异常检测应用统计和深度学习方法的比较
机译:自动识别arcus senilis的深度学习方法
机译:远程图像自动识别肝细胞癌区域的深度学习与传统机器学习方法的比较
机译:用改进的CUsUm(累积和)方法进行信号异常检测。
机译:基于无监督学习方法的船舶异常工况自动识别系统及方法
机译:-基于频率的混合深度学习方法设备和计算机可读介质,以及基于频率的混合深度学习方法的电缆驱动并联机器人的驱动控制
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