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哈工大高会军团队: 基于强化学习的多速率系统控制器最优化研究
陈培颖 2020-6-19 10:41
6月,IJAC发表哈尔滨工业大学高会军教授团队特约稿件: 基于强化学习的多速率系统控制器最优化研究 ,论文第一作者为哈尔滨工业大学李湛副教授。该研究基于强化学习提出一种无模型依赖算法,可用于设计多速率系统的最优控制器 ( 本文末附全文翻译获取方式 ) 。 全文下载: http://www.ijac.net/en/a ...
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【程学旗&陈恩红团队】社交网络的传播背景:模拟与建模
陈培颖 2020-6-3 16:22
在线社交网络是日常信息传播的关键渠道,理解社交网络的传播机制有助于更好地认识人类行为、开发商业价值。面对超过注意力限度的海量信息,人们往往只能阅读其中很小的一部分,这就使得信息之间事实上在激烈竞争用户有限的注意力。那么,信息在传播过程中如何相互竞争?真实环境中,一条消息又是如何在社交网络中扩散? ...
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【AI+专题】农/工/医多领域最新应用研究
陈培颖 2020-5-7 10:30
当前,人工智能已经应用于各行各业,在精准农业、智能医疗、工业生产、社交网络等领域发挥着重要作用。IJAC特推出AI+专题,集结了近两年相关研究成果,部分文章开放获取,IJAC公众号对话框回复AI+即可免费获取本专题所有文章PDF。 Potential Bands of Sentinel-2A Satellite for Classifica ...
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【最新】2020年5月会议变动汇总
陈培颖 2020-4-26 09:50
受疫情影响,2020年5月国内外学术会议变动总结如下: 1)部分会议开通仅线上注册通道(Online-Only Registration),注册后参会者可全程线上观看所有会议内容; 2)仅线上注册费用一般低于普通注册,部分改为线上召开的会议,将退还前期已注册用户一定费用; 3)部分会议或将推迟至 ...
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一文尽览“电子鼻技术”
陈培颖 2020-4-16 15:42
电子鼻 是模拟动物嗅觉器官开发出的一种高科技产品,响应时间短、检测速度快、重复性好,其应用场合囊括环境监测、产品质量检测、医学诊断、爆炸物检测等。随着生物芯片、生物技术的发展、集成化技术的提高及一些纳米材料的应用,电子鼻还将有更广阔的应用前景。4月,IJAC最新发表综述,一文尽览电子鼻技术的软件算法 ...
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高被引Top1团队综述:图像、图形及文本领域的对抗攻击及防御
陈培颖 2020-4-3 12:27
深度神经网络(DNN)逐渐代替传统模型,成为机器学习中最热门的工具,它已被成功应用于计算机视觉,自然语言处理等很多领域。然而,最近的研究表明,深度模型极容易被对抗样本攻击。人为稍微扰动模型的输入,可能导致模型给出完全相反的预测结果,从而出现差之毫厘、失之千里的错误。从此,对于深度模型在对抗样本的鲁棒性 ...
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【精选好文】服务机器人物品归属关系学习新策略
陈培颖 2020-3-11 10:40
随着服务机器人不断融入人们的日常生活,用户对机器人的个性化服务也提出了越来越高的要求。过去我们会让机器人拿一个杯子,现在我们会说拿我的杯子,这要求机器人不仅有能力识别人和物体,更要知道哪个杯子是我的,小小的言语变化却给机器人出了大大的难题。 山东大学田国会教授团队为机器人构建了一 ...
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【专题好文】基于神经网络的新型乳腺癌检测框架
陈培颖 2020-3-4 17:03
【导读】 在公共健康领域,乳腺癌图像检测是一项非常重要却极具挑战的研究。此前,MSRBF网络(multiscale generalized radial basis function)尚未应用于图像处理技术及计算机辅助诊断系统(Computer-aided diagnosis, CAD)中。 英国谢菲尔德大学的研究者们基于此,通过升级版的MSRBF网络,在机器学习背景下提出一种新型 ...
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【最新专题】智能医疗 & UAV控制 & 情感识别
陈培颖 2020-2-20 10:37
IJAC 新年第一期已正式出版,内容涵盖手势识别、无人机控制、智能医疗、表情分析等领域。欢迎下载阅读! 战疫不息,科研不止 非常时期,为支持科研,自即日起至疫情结束止,IJAC编辑部为广大专家学者提供全文免费下载服务,加入IJAC作者微信群,向小编发送您需下载论文的标题即可免费获取全文PD ...
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2018-2019年度 Top10 综述
陈培颖 2020-1-16 09:36
2018-2019年,IJAC发表了一系列国内外知名学者的高质量综述,其中包括美外籍院士Brian D. O. Anderson教授、华盛顿大学陈一昕教授、北京科技大学贺威教授、西安交通大学薛建儒教授等,内容涵盖自动驾驶、社交网络、视觉追踪、智能机器人等诸多领域,综述大合集,全文免费下! 01 ...
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GMT+8, 2020-7-2 21:35

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