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白勇; 熊隽迪; 杨渝; 肖睿;
重庆电力高等专科学校;
重庆400053;
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;
重庆400030;
低压配电台区; 户变关系识别模型; 格拉姆角场; 空间注意力; 改进残差神经网络;
机译:将基于残差网络的性别和活动识别方法与信号融合
机译:基于卷积残差网络的水下目标识别方法
机译:基于具有季节性残差网络的多季节Sentine1-2影像的基于局部气候区的城市土地覆盖分类
机译:卷积神经网络与残差网络的光场角超分辨率
机译:基于基于残差的变分多尺度公式的混合LES模型。
机译:基于具有递归残差网络的多季节Sentinel-2图像基于本地气候区的城市土地覆盖分类
机译:基于改进的深递归残差网络的遥感图像的单帧超分辨率
机译:基于等几何分析和残差变分多尺度方法的浅水Langmuir湍流大涡模拟。
机译:基于深度残差网络的性别识别方法及装置,介质和装置
机译:基于残差卷积和递归神经网络的中文场景文本行识别方法
机译:基于目标参数偏移与残差总和之间的关系,选择全球导航卫星系统测量的子集
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