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陈颖; 李迟生; 张睿琦;
南昌大学 信息工程学院 江西 南昌 330031;
调制信号识别; 残差神经网络; 无线通信; 特征提取; 模式识别; 过拟合; 仿真分析;
机译:具有审查结果数据的线性回归模型的残差图:一种可视化残差不确定性的改进方法
机译:一种新的端到端方法,用于基于双向LSTM和残差神经网络预测RNA二级结构谱
机译:解决圆形神经网络的窦达乌的策略:一种残差学习方法
机译:一种基于残差图像表示和特征提取的人脸识别方法
机译:检验残差和残差协方差结构对下一代,混合格式在线评估中分数的影响,该评估存在各种校正策略,且可能存在不相关的维度
机译:一种新的端到端方法以预测基于双向LSTM和残差神经网络的RNA二级结构谱
机译:改进了对象的初始 - 残差卷积神经网络 承认
机译:采用残差和递归参数识别方法的空气处理机组故障检测
机译:基于残差卷积和递归神经网络的中文场景文本行识别方法
机译:残差系数的编码和解码方法,残差样本,装置,程序和计算机可读存储介质中的残差系数编码方法
机译:使用图像残差预测的图像编码/解码方法和设备,特别是通过使用图像成分和残差之间的相关性对所编码的残差进行编码和解码来大幅度地减少大量数据
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