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韩欣欣; 叶剑; 周海英;
中北大学 大数据学院 山西 太原 030051;
中国科学院计算技术研究所 泛在计算系统研究中心 北京 100190;
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;
人体活动识别; 三轴加速度计; 数据融合; 卷积神经网络; 准确率;
机译:基于LSTM-CNN的新型步态图案识别方法,用于下肢外骨骼的LSTM-CNN
机译:基于CNN的CNN基于CNN的认知IOT系统的加密识别方法
机译:基于CNN的人类活动识别中的轴线三轴加速度数据融合的影响
机译:一种用于人体活动识别的双层自动方位校正方法
机译:基于机器学习和深度神经网络的基于雷达的人体活动识别算法
机译:基于改进的CNN-SVM和多通道数据融合的旋转机械智能故障诊断深度学习新方法
机译:基于CNN的CNN识别焦点识别方法
机译:基于图形几何和学习/优化的统计信号和图像处理方法识别和数据融合方法
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CNN的CNN学习方法和学习设备,基于CNN适用于客户要求,例如使用目标对象合并网络和目标区域估计网络和测试方法和使用相同的测试方法和测试设备以用于多摄像机或环绕式 查看监控
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