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机译:DDL-SLAM:动态环境中的强大RGB-D SLAM与深度学习相结合
Yongbao Ai; Ting Rui; Ming Lu; Lei Fu; Shuai Liu; Song Wang;
机译:GMSK-SLAM:一种新的RGB-D SLAM方法,具有动态区域检测动态环境
机译:动态猛击:基于动态环境深度学习的语义单曲视觉定位和映射
机译:具有点和线的鲁棒RGB-D SLAM系统,用于低质感室内环境
机译:基于YOLOV4的动态环境鲁棒RGB-D SLAM
机译:基于深度学习的鲁棒人体分割,可用于RGB-D传感器的姿态估计。
机译:动态环境中的SLAM:使用ML-RANSAC算法进行运动对象跟踪的深度学习方法
机译:用于鲁棒RGB-D目标识别的多模态深度学习
机译:基于深神经网络的转换损耗功能和特征增强的组合学习方法和装置对嘈杂环境强大的扬声器识别
机译:基于深度神经网络的特征增强基于深度神经网络和修改损耗函数来组合学习的方法和装置,用于扬声器识别到嘈杂的环境
机译:基于深层神经网络的变位函数和特征增强的变换学习方法和装置的结合,用于嘈杂环境中的说话人识别
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