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吴昆; 申妍燕; 王书强;
[1]中国科学技术大学;
安徽合肥;
[2]中国科学院深圳先进技术研究院;
广东深圳;
深度学习; 3D卷积神经网络; 降雨预报 ;
机译:基于DEMETER回顾性预报的印度气象分区月降雨量预报的逻辑回归方法
机译:基于3D掩模区域的卷积神经网络的数字乳房断层合成中的质量检测与分割:比较分析
机译:不使用目标和参考区域的氟玻璃宠物的淀粉样蛋白负荷的定量:基于深度学习3D卷积神经网络方法的初步调查
机译:GPS降水对WRF3DVAR降雨量预报的影响
机译:基于卷积神经网络的人体个性化3D建模方法及其分类
机译:巴西阿拉戈阿斯州和帕拉伊巴州的降水预报和登革热病例的关系预测了一些关于降雨量和降雨量预报的关系的信息。
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:通过使用包括标头区域和数据区域的数据单元对图像数据进行三维(3D)编码的方法。通过在设备中使用三维图像(3D)对设备中的图像数据进行三维(3D)解码的方法包括标题区域和数据区域的数据单元。通过使用包括标题区域和数据区域的数据单元对图像数据进行三维(3D)解码的方法。用于对图像数据进行三维编码的设备(3D)通过使用包括标头区域和数据区域的数据单元。通过使用包括标头区域和数据区域的数据单元提供三维图像(3D)的设备用于通过使用包括头区域和数据区域的数据单元在解码装置中对数据进行解码的设备。其中,指示该数据区域中包括的数据的类型的类型信息被包括在头区域中。通过使用包含以下内容的数据单元进行三维(3D)数据:
机译:3D对象识别用于使用基于TIF的多滤波器的3D卷积神经网络
机译:3D基于3D卷积神经网络的锥形束伪影校正系统及方法
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