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Chenfiona

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征稿启事| 期刊目录| 走访课题组| 小编探会| 编辑之家| 好文推荐| 写作讲座| 最新资讯|

置顶 · 挺进Q1区全球前10名！MIR首个影响因子发布: 2024-6-21 10:30; 今日，科睿唯安(Clarivate Analytics)发布最新《期刊引证报告》(Journal Citation Reports)。由中国科学院自动化研究所主办、Springer全球发行的英文学术期刊Machine Intelligence Research(简称MIR，中文名《机器智能研究(英文)》)获得首个影响因子(Impact Factor)： 6.4 ，在两个所属领域均位列 Q1区，领域最佳排 ...; 个人分类: 最新资讯|558 次阅读|没有评论

精选好文 | 基于视觉的手势识别的迁移学习研究: 陈培颖 2021-9-2 14:28; 手势识别在人机交互中得到了广泛应用。当前，手势识别相关研究中存在着这样一个问题：研究者们没有利用已有域的知识来发现和识别新域中的手势。每个新域都需要收集和标注大量数据，先验知识也无法用于算法训练当中，这就导致计算工作量过大、时间投入过多。为了解决这一问题，华南理工大学杨辰光教授团队提出一种手势识 ...; 个人分类: 好文推荐|1680 次阅读|没有评论

综述精选 | 演化计算 & 复杂网络 & 自监督学习: 陈培颖 2021-8-25 14:31; 8月，IJAC第四期正式出版，作者包括北京航空航天大学马帅教授团队、华南理工大学陈伟能教授团队、清华大学徐昆副教授团队等，内容涵盖演化计算、复杂网络、自监督学习等，精选综述，特约好文，免费下载，全文翻译，欢迎阅读！ Evolutionary Computation in Social Propagation over Complex Networ ...; 个人分类: 好文推荐|1410 次阅读|没有评论

清华徐昆团队 | 基于合成数据的对比自监督表征学习: 陈培颖 2021-8-19 15:49; 利用深度神经网络学习视觉表征往往需要大量的人工标记数据，从现实生活场景中获取这些数据代价较高。近年来，将输入本身作为监督信息的自监督学习因其在视觉表征学习(visual representation learning)方面的优异性能而备受青睐。清华大学徐昆副教授团队提出一种对比自监督框架(contrastive self-supervised framework)用 ...; 个人分类: 好文推荐|2030 次阅读|没有评论

北航马帅团队 | 综述: 正则表达式正确性保证: 陈培颖 2021-8-12 09:52; 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。在最近的六十年中，正则表达式逐渐从模糊而深奥的数学概念，发展成为在计算机各类工具和软件包应用中的主要功能。若正则表达式的定义出现错误，则可能导致使用它们的应用程序失败。因此，保证正则表达式的正确性是其实际应 ...; 个人分类: 好文推荐|1806 次阅读|没有评论

陈伟能团队 | 综述: 面向复杂网络中社会传播问题的演化计算方法: 陈培颖 2021-7-22 17:36; 社会传播是指与人类社会直接相关的传播现象，包括但不限于传染病扩散、计算机病毒感染、虚假新闻传播、社会创新推广、病毒式广告营销等。其中，仿真(Simulation)、优化(Optimization)、检测和分析(Detection and Analysis)是社会传播的三大主题。基于代理的仿真有助于理解传播过程，面向问题的优化则致力于改善传播效果， ...; 个人分类: 好文推荐|2786 次阅读|没有评论

韩清龙团队| 综述: 动态事件触发的控制与估计: 陈培颖 2021-7-14 16:56; 受限于系统组件(如传感器、控制器) 有限的计算和处理能力以及共享的网络带宽，如何有效地利用计算及通信资源已成为一个众多网络化系统中的一个关键设计问题。与经典的时间触发机制(time-triggered mechanisms, TTMs)相比，事件触发机制(Event-triggered mechanisms, ETMs)被认为是资源受限应用中的一个重要的通信范式转变 ...; 个人分类: 好文推荐|12257 次阅读|没有评论

3篇重磅综述：视觉跟踪 & 群体行为识别 & 深度视听学习: 陈培颖 2021-7-8 08:48; Advances in Deep Learning Methods for Visual Tracking: LiteratureReview and Fundamentals Xiao-Qin Zhang, Run-Hua Jiang, Chen-Xiang Fan, Tian-Yu Tong, Tao Wang, Peng-Cheng Huang 中文导读：张笑钦团队 | 综述：基于深度学习的视觉跟踪方法进展全文下载： ...; 个人分类: 好文推荐|1487 次阅读|没有评论

中科院自动化所赫然团队 | 综述: 深度视听学习: 陈培颖 2021-6-23 17:36; 视听学习，旨在挖掘听觉和视觉两种模态之间的关系。随着深度学习得到成功应用，视听学习引起了广泛关注，研究者们以期利用这两种模态来提高单一模态任务的性能，或借此解决新的具有挑战性的问题。中科院自动化所赫然研究员团队对近年来视听学习的探索与发展进行了系统的综述，将其分为四个子领域：视听分离和定位、视 ...; 个人分类: 好文推荐|3684 次阅读|没有评论

基于神经架构搜索技术(NAS)的2D&3D掌纹和掌静脉识别: 陈培颖 2021-6-8 16:46; 掌纹识别和掌静脉识别是两种新兴的生物特征识别技术。在过去的二十年中，学术界提出许多传统方法进行掌纹识别和掌静脉识别，取得了很大的进展。近年来，在人工智能领域，深度学习凭借其优异的性能，逐渐成为主流的处理和识别技术。合肥工业大学贾伟副教授团队，在评估了手工设计的卷积神经网络 (CNN)对2D ...; 个人分类: 好文推荐|2669 次阅读|没有评论

张笑钦团队 | 综述：基于深度学习的视觉跟踪方法进展: 陈培颖 2021-6-2 16:54; 人眼可以比较轻松地在一段时间内持续定位特定目标，而在计算机视觉领域，这一任务便是高级计算机任务之一——目标跟踪。但对计算机而言，在不同场景下实现目标跟踪任务是一件较为困难的事情，尤其在跟踪目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等复杂情况下。因此，在计算机视觉领域，目标跟踪(特 ...; 个人分类: 好文推荐|1988 次阅读|没有评论

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