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孙鑫; 孙维堂;
中国科学院 沈阳计算技术研究所 沈阳 110168;
中国科学院大学 北京 100049;
多尺度; 卷积神经网络; 轴承; 剩余寿命; 损失函数;
机译:基于卷积神经网络的地铁牵引电动机轴承的剩余寿命预测
机译:基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承剩余的使用寿命预测,具有集成扩张卷积块
机译:基于多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断使用数据增强
机译:基于多尺度卷积神经网络和丢包的轴承故障诊断
机译:基于卷积神经网络的基于面部图像的年龄估计和基于单个图像的深度预测。
机译:时间序列多通道卷积神经网络具有基于注意力的长短期记忆可预测轴承剩余使用寿命
机译:基于连续小波变换和卷积神经网络的轴承剩余寿命预测的新型图像特征
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:基于卷积神经网络的对象检测器的CNN学习方法和学习装置,其能够根据对象的尺度转换模式和使用相同的测试方法和测试装置的卷积神经网络
机译:基于多尺度图像和多尺度膨胀卷积的全卷积神经网络分割语义图像的装置和方法
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