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张静; 陈益强; 纪雯;
中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京 100190;
中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 北京 100190;
中国科学院大学 北京 100049;
超分辨率重构; 深度学习; 图像处理; 卷积神经网络; 极限学习机;
机译:基于CNN的超光谱图像超分辨率
机译:基于多尺度CNN和尺度参数估计的高空间分辨率遥感图像超像素分类
机译:SEEDS-CNN的超高分辨率遥感影像分类以及超像素CNN分类的尺度效应分析
机译:基于CNN的交通信号检测超分辨率重构
机译:基于CNN的单图像超分辨率网络和生物医学图像应用
机译:基于k-NN变量贡献和CNN数据重构方法的化学过程故障识别
机译:基于深度学习的超分辨率重构优化方法研究
机译:perkin-Elmer棱镜和光栅单色仪的计算光谱分辨率
机译:-CNN CNN是基于分辨率受限的小型CNN模块的卷积神经网络CNN系统
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:基于分辨率受限的小型CNN模块的卷积神经网络(CNN)系统
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