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王芳;
太原科技大学 计算机科学与技术学院 太原030024;
电子邮件; 卷积神经网络 ; 邮件分类 ;
机译:Preface<英文作者一>Sigrid Kusch<英文作者二>=Martin Kranert<英文作者三>=Martin Reiser<英作者单位一>=University of Stuttgart,Bandtaele 2, 70569 Stuttgart, Germany<英作者单位二>=University of Stuttgart,Bandtaele 2, 70569 Stuttgart, Germany<英作者单位三>=University of Stuttgart,Bandtaele 2, 70569 Stuttgart, Germany<英作者邮件一>=sigrid.kusch@iswa.uni-stuttgart.de<英作者邮件二>=martin.kranert@iswa.uni-stuttgart.de<英作者邮件三>=martin.reiser@iswa.uni-stuttgart.de
机译:基于关注驱动的卷积神经网络的高光谱图像分类的基于卷积神经网络的多级光谱空间特征学习
机译:基于卷积神经网络的光伏阵列故障分类的新型基于卷积神经网络的方法
机译:基于深度卷积神经网络的垃圾邮件分类
机译:一种基于结构的垃圾邮件检测和电子邮件分类技术。
机译:基于定义的注释标准的卷积神经网络和临床医生的一致性评估使用卷积神经网络的肾小球分类
机译:基于深度卷积神经网络的图像垃圾邮件分类
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:用于使用分类规则准备装置对电子邮件进行分类和显示并基于电子邮件对象信息提供将电子邮件分类为多个类别或分类类型的方法和设备
机译:用于对邮件进行分类的方法,其中将基于地址的分类和基于坦率的标记或邮票的分类组合到一个单独的过程中,并在分类的项目上附加地址代码和付款有效期代码
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
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