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袁彩艳; 孙洁娣; 温江涛; 时培明; 闫盛楠;
燕山大学信息科学与工程学院;
燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室;
燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
轴承故障诊断; 残差网络; 多变换域处理; 注意力机制;
机译:深度残差网络中的多小波系数融合用于故障诊断
机译:双残差密集网络融合高光谱和多光谱图像
机译:结合反卷积和改进残差网络的卷积神经网络图像去噪器
机译:基于一维残差卷积神经网络的原始信号轴承故障诊断
机译:脑震荡后观察到的运动员的残差:脑电图和认知研究相结合。
机译:具有改进的D-S证据融合的集成深度卷积神经网络模型用于轴承故障诊断
机译:基于特征选择反馈网络的轴承故障诊断方法及改进的D-S证据融合
机译:小域模型中的串行比较:基于残差的方法
机译:用于其组装和单价MHC结合域融合蛋白,结合蛋白和融合结构域结合的多价MHC以及组装,多聚MHC结合域融合蛋白
机译:-用于室内语义分割的RGB-D多层残差特征融合网络
机译:融合蛋白,其包含二聚化结构域,三聚化结构域或四聚化结构域以及互补的异源转录激活结构域,转录抑制结构域,DNA结合结构域或配体结合结构域
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