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向伟; 史晋芳; 刘桂华; 徐锋;
西南科技大学制造科学与工程学院制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室 绵阳621010;
特殊环境机器人技术四川省重点实验室 绵阳621010;
深度学习; 卷积神经网络; AlexNet模型; 磁粉探伤; 缺陷检测;
机译:基于改进的AlexNet模型的道路粘附条件识别研究
机译:通过改进的AlexNet诊断故障齿轮和改进的蚱蜢优化算法(IGOA)
机译:改进的双分级模型的再现性应用于Marcult萎缩症中的眼底自发荧光测量
机译:用于人脸特征点检测的具有多通道输入图像处理的改进AlexNet模型
机译:基于卷积神经网络使用改进的Matlab alexnet的人脸识别
机译:改进的荧光恢复模型扩展了体内光漂白后多光子荧光恢复的应用
机译:表6:使用DBAP层的预先培训的AlexNet派生的DBAP功能上SVM分类器的精度。分类结果优于来自常规AlexNet的MaxPool功能获得的结果。包含DBAP层还显示了从常规AlexNet模型的FC特征比较的模型中显示出更好的FC特征,从而提供更好的分类导致FC功能。
机译:傅里叶变换在荧光数据分析中的应用。 2.脂质双层膜中芘标记的磷脂酰胆碱的荧光。 Birks模型的测试
机译:荧光磁粉探伤仪及荧光磁粉探伤方法
机译:荧光磁粉探伤方法及荧光磁粉探伤仪
机译:湿式磁粉探伤试验用荧光粉及采用相同方法的湿式磁粉探伤方法
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