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黄伟楠; 朱秋煜; 王越; 王嘉扬;
上海大学通信与信息工程学院;
增量学习; 典型样本; 图像分类; 卷积神经网络;
机译:基于广泛的卷积神经网络的工业过程故障诊断具有增量学习能力
机译:杭州一袭大学的研究人员发表新的研究发现传感器研究(一个新的深度图像卷积神经网络的方法分类基于知识转移小标签样本环境)
机译:研究结果对网络中概述报告(一个来自中南大学的经济学和法律不平衡修改卷积神经网络增量学习化学的错诊断)
机译:基于随机样本分布拟合的增量学习网络模型
机译:抑郁症的性别差异?比较典型的大学研究样本和年轻的成年人社区样本。
机译:基于卷积神经网络的增强样本学习算法的微动脉瘤检测新方法
机译:基于通用学习和增量学习的基于单样本人脸识别的等距原型嵌入
机译:基于TVO研究隧道全尺寸实验沉积孔样本的(sup 14)Cpmma方法研究扰动区的孔隙度和微裂缝
机译:该系统至少部分地基于研究协议,方法和计算机程序产品,用于分泌较大样本的等份种子并准备要在研究领域种植的等份种子
机译:基于深度卷积神经网络的微调生成带有少量样本的说话人自适应语音合成器模型的方法
机译:用于人类样本研究的基于信息的同意数据的系统化、跟踪和使用的方法和系统
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