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翟浩; 庄毅;
南京航空航天大学 计算机科学与技术学院 南京211106;
多聚焦图像融合; 拉普拉斯能量; CNN; 深度学习; 聚焦度量;
机译:利用拉普拉斯能源和深神经网络的多聚焦图像融合方法
机译:关于(距离)拉普拉斯能量和(距离)图形的无数拉普拉斯能量
机译:有向图的拉普拉斯能量和最小拉普拉斯能量算法
机译:基于局部能量的Curvelet变换多聚焦图像融合方法
机译:用于在边缘推理的资源可伸缩CNN的方法的方法
机译:利用深卷积神经网络(CNN)培养病毒感染诱导的细胞病变效应(CPE)的分化(CNN)
机译:改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet域多聚焦图像融合方法
机译:潜在的拉普拉斯算子和能量级别
机译:X射线CNN CNN CNN模型预测方法和CNN模型装置从X射线图像预测疾病
机译:CNN CNN变换CNN层的方法和装置,可通过硬件优化来优化用于高精度移动设备或紧凑型网络的CNN参数量化
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
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