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杨娟娟; 高晓阳; 邵世禄; 李红岭; 尹国强;
甘肃农业大学机电工程学院 甘肃兰州 730070;
甘肃葡萄与葡萄酒工程学重点实验室 甘肃兰州 730070;
甘肃省干旱生境作物学重点实验室 甘肃兰州 730070;
卷积神经网络; 葡萄; 图像识别; 深度学习;
机译:基于ECG的基于ECG的生物识别方法,使用QRS图像和卷积神经网络
机译:反射指数的性能以及用于估算野外葡萄叶片氮含量的手持设备的性能
机译:叶生长率和氮含量决定葡萄叶片叶片膨胀期间的呼吸成本
机译:基于可见的近红外光谱基于葡萄叶片leafroll相关的病毒-3检测从未解压缩的叶子条件
机译:基于卷积神经网络的人类视觉系统启发特征识别方法
机译:一种基于深度学习的实时探测器用于使用改进的卷积神经网络的葡萄叶片疾病
机译:基于轻量级卷积神经网络的表达识别方法
机译:葡萄叶片光谱对根瘤蚜侵染的响应。
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:基于双流卷积神经网络的面部情感识别方法
机译:基于卷积神经网络的环境声音识别方法及其系统
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