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谢苏; 张孙杰; 王永雄; 颜婷丽;
上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
上海理工大学理学院;
手势姿态估计; 手部mesh重建; HOG特征; 多任务学习; TRANSFORMER;
机译:基于学习的基于Hybrid 2D-3D CNN用于交通标志识别和语义路检测应用在高级驾驶员辅助系统中
机译:利用稀疏基于CNN分类器使用稀疏性EEG重建的癫痫癫痫发作预测动态学习框架
机译:基于CNN的广泛学习,具有高效增量重建模型的面部情感识别 ? ce:sup> ce:cross-ref >
机译:基于Transformer的多任务学习在推文中的负面影响提及分析
机译:通过数据编辑和极限学习算法进行多任务机器学习。具有数据编辑和极限学习机的多任务学习。
机译:基于多任务辅助的转移学习的基于轴承的诊断框架用于不一致的工作条件下的轴承
机译:基于多尺度CNN和LSTM的多任务学习模型进行情感分类
机译:基于计算机的辅助学习,工作绩效和军事应用决策:紧急技术和挑战
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:基于R-CNN的对象检测器的R-CNN学习方法和测试方法,其基于R-CNN的监视,其能够根据对象和学习设备的尺度和学习设备的尺度转换模式和使用相同的测试设备
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