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Low-Light Image Enhancement by Combining Transformer and Convolutional Neural Network 期刊论文
MATHEMATICS, 2023, 卷号: 11, 期号: 7
作者:  Yuan, Nianzeng;  Zhao, Xingyun;  Sun, Bangyong;  Han, Wenjia;  Tan, Jiahai;  Duan, Tao;  Gao, Xiaomei
Adobe PDF(5302Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：74/1  |  提交时间：2023/05/06
image processing  deep learning  low-light image enhancement  self-attention mechanism  
用于红外激光传输的硫系玻璃光纤研究进展 期刊论文
中国激光, 2022, 卷号: 49, 期号: 4
作者:  张豪;  郭海涛;  许彦涛;  李曼;  马文超
Adobe PDF(1027Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：171/1  |  提交时间：2022/04/02
激光光学  红外光纤  硫系玻璃  负曲率光纤  激光传输  
基于深度学习的实时目标检测算法的研究与应用 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2021
作者:  许明明
Adobe PDF(3501Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：104/0  |  提交时间：2021/06/28
实时目标检测  深度学习  卷积神经网络  模型压缩  
DNN-Assisted activity classification using fiber interferometer sensor 会议论文
Optoelectronic Devices and Integration X, Nantong, China, 2021-10-10
作者:  Zhu, Guohao;  Xu, Wei;  Yu, Cheung Chuen;  Sun, Wenye;  Dong, Bo;  Yu, Changyuan;  Zhao, Wei;  Wang, Yishan
Adobe PDF(650Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：79/3  |  提交时间：2022/01/27
MZI  Activity Monitoring  DNN  CNN  LSTM  FNN  
基于光学相干断层扫描影像的可降解支架自动分割技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2019
作者:  姚林林
Adobe PDF(2474Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：128/0  |  提交时间：2019/06/11
光学相干断层扫描影像  可降解支架轮廓分割  贴壁情况分析  机器学习  深度学习  
基于深度神经网络的多组分VOCs浓度反演方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2019
作者:  张强
Adobe PDF(8225Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：127/0  |  提交时间：2019/07/03
深度神经网络  傅里叶变换红外光谱  多组分分析  易挥发性有机物  浓度反演  
基于移动成像传感器的三维重建技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2019
作者:  吴文江
Adobe PDF(2936Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：124/0  |  提交时间：2019/06/18
无序图像  三维重建  运动恢复结构  特征提取与匹配  稀疏重建  
Discovery of trading points based on Bayesian modeling of trading rules 期刊论文
WORLD WIDE WEB-INTERNET AND WEB INFORMATION SYSTEMS, 2018, 卷号: 21, 期号: 6, 页码: 1473-1490
作者:  Huang, Qinghua;  Kong, Zhoufan;  Li, Yanshan;  Yang, Jie;  Li, Xuelong
Adobe PDF(1743Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：136/0  |  提交时间：2018/12/03
Biclusters  Naive Bayes Method  Adaboost  Stock Prediction  
基于光学相干断层扫描影像的可降解支架自动分析研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  鲁逸峰
Adobe PDF(2685Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：196/2  |  提交时间：2018/06/08
光学相干断层扫描  可降解支架  自动检测与分割  机器学习  深度学习  
A Bayesian-adaboost model for stock trading rule discovery 会议论文
Proceedings - 2017 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics, CISP-BMEI 2017, Shanghai, China, 2017-10-14
作者:  Kong, Zhoufan;  Yang, Jie;  Huang, Qinghua;  Li, Xuelong;  Huang, Qinghua (qhhuang@scut.edu.cn)
Adobe PDF(1077Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：162/1  |  提交时间：2018/06/12