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摘要
2.3.4全连接操作
2.4 VGG19网络
郑锡聪;
华中师范大学;
机译:基于Resnet模型的轻量级二流融合深神经网络体育型图像识别
机译:基于地面云识别的多证据和多模态融合网络
机译:基于多模态深度学习的电磁信号特征融合与识别
机译:使用Mahalanobis距离的DS证据理论使用DS证据理论使用DS证据理论传感器融合
机译:证据,认知模态和诡异性:粤语话语粒子GE3,LAAK3和LO1的情况
机译:基于深度学习的语音表达多模态融合情绪识别方法
机译:这项研究的背景是,在印度尼西亚航空高中Curug Tangerang的文凭III飞机工程学习计划(TPU学习计划)的学习飞机系统故障排除的学生中,无故障性能的表现很差。由于旨在提供学习经验的学习旨在采取正确的步骤对飞机系统进行故障排除而没有模块指导的故障,因此该学习受模拟器准备情况,学生准备情况和模块有效性的因素影响。初步研究表明,成绩不佳的原因是该模块无法指导学生正确无误地进行故障排除。这项研究的目的是确定学习疑难解答的当前状态,设计可以提高无故障性能的学习模块,制定学习步骤,进行无故障性能评估,并分析使用学习模块的影响。使用研究与开发方法论,通过初步研究,模块的计划和准备以及模块的开发和测试三个主要研究阶段,对11个批次III文凭III的56名学生进行了研究,直到发现有效地改善无故障性能的模块。更广泛的试验结果。通过与讲师的访谈,课程文件和模块的学习文件,对学生的问卷调查,学习结果测试和实际观察来进行数据收集。研究结果是一个有效的学习模块,可提高无限制性能,这是通过在有限且较宽的测试中通过统计计算t-计数t-t表显示的结果以及在每个试验阶段的平均值均得到提高而得出的。这一增加表明,新模块内容的开发将通过增加故障排除中子能力的实现,即识别损坏,确定损坏程度,消除损坏以及修理或更换零件,从而对提高无故障性能的实现产生重大而有效的影响。
机译:在重新学习面部名称关联中的节省作为隐形眼病的隐性识别的证据
机译:国际交流研究与认证综合教育提供的方法和系统,利用知识融合,互操作学习过程和国际经验研究来进行教育与反馈
机译:移动情况识别模型学习设备,移动情况识别设备,方法和程序
机译:基于多模态融合深度学习的布缺陷检测方法
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