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【2h】

Robust watch-list screening using dynamic ensembles of SVMs based on multiple face representations

机译：使用SVMS的动态乐队基于多个面部表示，强大的监视列表筛选

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Saman Bashbaghi; Eric Granger; Robert Sabourin; Guillaume-Alexandre Bilodeau;
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年度 2017
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1. Robust watch-list screening using dynamic ensembles of SVMs based on multiple face representations [J] . Saman Bashbaghi, Eric Granger, Robert Sabourin, Machine Vision and Applications . 2017,第1a2期

机译：使用基于多个面部表示的SVM动态集合进行可靠的监视列表筛选
2. A robust ensemble approach to learn from positive and unlabeled data using SVM base models [J] . Claesen Marc, De Smet Frank, Suykens Johan A. K., Neurocomputing . 2015,第jula21期

机译：强大的集成方法，可使用SVM基本模型从阳性和未标记数据中学习
3. Active SVM-based relevance feedback using multiple classifiers ensemble and features reweighting [J] . Xiang-Yang Wang, Bei-Bei Zhang, Hong-Ying Yang Engineering Applications of Artificial Intelligence . 2013,第1期

机译：使用多个分类器集成和功能权重的基于活动SVM的相关性反馈
4. Watch-List Screening Using Ensembles Based on Multiple Face Representations [C] . Bashbaghi Saman, Granger Eric, Sabourin Robert, International Conference on Pattern Recognition . 2014

机译：使用基于多个面部表示的合奏进行的监视列表筛选
5. Robust dynamical model-based data representations and structuring of time series data for in-sequence localization [D] . Laftchiev, Emil 2015

机译：鲁棒的基于动力学模型的数据表示和时序数据的结构化，以进行序列内定位
6. Identification of Novel PI3Kδ Selective Inhibitors by SVM-Based Multistage Virtual Screening and Molecular Dynamics Simulations [O] . Jing-wei Liang, Shan Wang, Ming-yang Wang, 2019

机译：基于SVM的多级虚拟筛选和分子动力学模拟鉴定新型PI3Kδ选择性抑制剂
7. A Robust Ensemble Approach to Learn From Positive and Unlabeled Data Using SVM Base Models [O] . Marc Claesena, Frank De Smetb, Johan A. K. Suykensa, 2016

机译：使用sVm基础模型学习正数和未标记数据的稳健集合方法

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