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刘子巍; 骆曦; 李克; 陈富强;
北京联合大学智慧城市学院;
卷积神经网络; K近邻算法; 超球卷积; 结构化数据; 深度学习;
机译:使用多尺度卷积神经网络学习深度超分辨率
机译:基于多尺度卷积神经网络的医学图像超分辨率重建
机译:ASCNET:用于多尺度特征学习的自适应尺度卷积神经网络
机译:基于FPGA的硬件加速器,用于机器学习的K近邻分类
机译:基于多尺度竞争卷积神经网络的单图像超分辨率
机译:超球算法与神经网络和k近邻算法的分类能力比较
机译:基于聚类超球谐函数的exp8的O exp +状态结构研究
机译:基于卷积神经网络的对象检测器的CNN学习方法和学习装置,其能够根据对象的尺度转换模式和使用相同的测试方法和测试装置的卷积神经网络
机译:基于能够根据对象的尺度转换模式的卷积神经网络的用于监视的对象检测器的学习方法和学习装置,以及使用该方法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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