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冯浪; 张玲; 张晓龙;
武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430065;
武汉科技大学大数据科学与工程研究院 武汉 430065;
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉 430065;
图像修复; 扩张卷积; 生成对抗网络; 纹理信息; SN-PatchGAN鉴别器;
机译:基于改进的深卷积自动编码器网络的图像修复
机译:基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承剩余的使用寿命预测,具有集成扩张卷积块
机译:基于嵌套完全卷积的密集网络的心脏MR图像自动分割,扩张卷积
机译:密集扩张的深卷积自编码对抗网络的语义图像修复。
机译:基于样本和稀疏表示的图像修复
机译:一种基于扩张因果卷积的ECG信号分类方法
机译:表4:改进扩张卷积实验和传统扩张卷积实验的比较股票的结果。
机译:基于范例的图像修复的变分框架
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:图像修复方法,图像修复程序和图像修复设备
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