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张全龙; 王怀彬;
天津理工大学计算机科学与工程学院 天津300384;
网络入侵检测模型; 深度学习; 门控循环单元; 膨胀卷积; 网络安全;
机译:关于数据增强方法和门控卷积模型的组合,用于建立有效且鲁棒入侵检测
机译:基于奇异谱分析,卷积门控递归单元网络和支持向量回归的基于智能风速深度学习的多步预测模型
机译:通过卷积门控循环单元的视觉显着性检测
机译:基于贝叶斯网络的自组织网络分层入侵检测单元设计
机译:基于一维卷积神经网络和门控循环单元的冷水机组故障诊断新方法
机译:核燃料循环教育:第11单元。第一部分核燃料循环经济学。第二部分。核电的净能量模型。总结报告
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机译:包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的CNN编码方法和装置以及包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的解码方法和装置
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