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张雅雯; 王志海; 刘海洋; 曾昭博;
北京交通大学计算机与信息技术学院;
北京100044;
交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学);
时间序列; 时间序列分类; 残差网络; 全卷积神经网络; 深度学习;
机译:基于不连续的Galerkin残差的变分性多尺度方法,用于建模粘性粘性尺度行为?汉堡?方程式
机译:基于深度残差网络的WorldView-2和LiDAR数据提取基于超像素的分层多尺度分类方法
机译:基于残差的变分多尺度方法的基于边缘的有限元实现
机译:基于FCN和残差网络的红外图像温度测量
机译:基于基于残差的变分多尺度公式的混合LES模型。
机译:基于多尺度小波残差网络的稀疏角度CT图像恢复
机译:基于残差的深度最小二乘支持向量机,基于冗余测试的模型选择预测时间序列
机译:基于等几何分析和残差变分多尺度方法的浅水Langmuir湍流大涡模拟。
机译:基于时间相关的非瞬态计算机可读介质存储程序代码的残差回波估计器,用于估计残差回波和应用处理器
机译:基于时间相关性的残差回波估计器,非瞬态计算机可读介质存储程序代码估计残差回声以及应用处理器
机译:视频流的图像部分压缩方法,涉及基于与预测相关的失真值以及与残差相关的速率和失真来决定对残差进行编码还是不进行编码
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