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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2020     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Comparative transcriptomic analysis of fireflies (Coleoptera: Lampyridae) to explore the molecular adaptations to fresh water 期刊论文 MOLECULAR ECOLOGY, 2020, 页码: 16 作者:  Zhang, Qi-Lin;  Li, Hong-Wei;  Dong, Zhi-Xiang;  Yang, Xiao-Jie;  Lin, Lian-Bing 收藏  |  浏览/下载：52/0  |  提交时间：2020/10/28 aquatic firefly  comparative transcriptomics  freshwater environment  metabolic efficiency  molecular adaptation  morphology   Online Fast Adaptive Low-Rank Similarity Learning for Cross-Modal Retrieval 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2020, 卷号: 22, 期号: 5, 页码: 1310-1322 作者:   收藏  |  浏览/下载：18/0  |  提交时间：2020/12/10 Semantics  Correlation  Training  Data models  Visualization  Adaptation models  Fasteners  Cross-modality learning  similarity function learning  online learning  low-rank matrix   Has Rural Migration Weakened Agricultural Cultivation? Evidence from the Mountains of Southwest China 期刊论文 AGRICULTURE-BASEL, 2020, 卷号: 10, 期号: 3, 页码: 63 作者:  Zhang Shaoyao;  Deng Wei;  Peng Li;  Zhou Peng;  Liu Ying 收藏  |  浏览/下载：33/0  |  提交时间：2020/05/18 genetic adaptation  positively selected gene  fast evolving gene  high elevation  karst cave  environmental gradient   Life history predicts flight muscle phenotype and function in birds 期刊论文 JOURNAL OF ANIMAL ECOLOGY, 2020, 页码: DOI: 10.1111/1365-2656.13190 作者:  DuBay Shane G.;  Wu Yongjie;  Scott Graham R.;  Qu Yanhua;  Liu Qiao 收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2020/04/29 animal behaviour  functional traits  intraspecific variation  phenology  phenotypic variation  physiology  seasonal migration   Model-Agnostic Metalearning-Based Text-Driven Visual Navigation Model for Unfamiliar Tasks 期刊论文 IEEE ACCESS, 2020, 卷号: 8, 页码: 166742-166752 作者:  Xue TF(薛天放);  Yu HB(于海斌) 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2020/10/10 Navigation  Task analysis  Visualization  Adaptation models  Semantics  Robots  Feature extraction  Mapless-visual navigation  semantic segmentation  text-driven  model-agnostic meta-learning