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张娟娟; 宋圭辰; 刘斌; 周舒婕;
陕西科技大学电子信息与人工智能学院 西安710016;
宁波大学材料科学与工程学院 浙江宁波315211;
图像分割; 碳纤维复合材料; 深度学习; 软化非极大抑制;
机译:基于改进的Mask-RCNN的一种可靠的指针指示器读取识别方法
机译:基于Mask R-CNN和改进的Lambert-Phong模型的液滴3D形状恢复的新方法
机译:基于改进的基于核模糊局部信息C均值的小波的MR脑图像分割,粒子群优化(PSO)初始化和水平集方法的离群值抑制
机译:基于曲线图的分析方法对图像分割性能的比较改进变换图像分割
机译:基于片段轮廓的DNA微阵列图像分割方法的改进
机译:一种改进的基于Shannon熵和基于生物地理优化的图像分割方法
机译:基于改进神经网络aRT2的无监督纹理图像分割
机译:基于poliacrilonitrila的pol,基于pollacrilonitrila的pol的生产方法,基于poliacrilonitrila的pol,solpol的生产方法,基于碳纤维的前驱物,碳纤维的前体碳纤维和碳纤维的制造
机译:包含碳纳米管的改进的分散性和界面粘合性的基于聚丙烯的碳纤维的制造方法,以及碳纤维的制备方法
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