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内容类型
期刊论文 [5]
发表日期
2022 [5]
学科主题
天文学 [1]
天文学::星系与宇宙... [1]
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发表日期:2022
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Fear memory-associated synaptic and mitochondrial changes revealed by deep learning-based processing of electron microscopy data
期刊论文
CELL REPORTS, 2022, 卷号: 40, 期号: 5, 页码: 28
作者:
Liu, Jing
;
Qi, Junqian
;
Chen, Xi
;
Li, Zhenchen
;
Hong, Bei
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浏览/下载:54/0
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提交时间:2022/09/19
Interpenetrated N-rich MOF derived vesicular N-doped carbon for high performance lithium ion battery
期刊论文
DALTON TRANSACTIONS, 2022, 卷号: 51, 期号: 20, 页码: 7817-7827
作者:
Zhao, Yun-Xiu
;
Sun, Yuan-Wei
;
Li, Jun
;
Wang, Su-Na
;
Li, Da-Cheng
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浏览/下载:27/0
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提交时间:2022/06/21
CarbonChemical stabilityCrystal atomic structureDoping (additives)Electronic structureLithium-ion batteries
Carbon materialCycle stabilityDoped carbonsElectronics devicesHigh capacityHigh reversible capacitiesHigh-capacityHigh-performance lithium-ion batteriesN-dopedRate capabilities
Structure-Aware Prototypical Neural Process for Few-Shot Graph Classification
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2022, 页码: 15
作者:
Lin, Xixun
;
Li, Zhao
;
Zhang, Peng
;
Liu, Luchen
;
Zhou, Chuan
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浏览/下载:17/0
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提交时间:2023/02/07
Task analysis
Kernel
Training
Decoding
Stochastic processes
Predictive models
Computational modeling
Few-shot learning
graph classification
graph neural networks (GNNs)
neural process (NP)
First Sagittarius A* Event Horizon Telescope Results. IV. Variability, Morphology, and Black Hole Mass
期刊论文
ASTROPHYSICAL JOURNAL LETTERS, 2022, 卷号: 930, 期号: 2
作者:
Akiyama, Kazunori
;
Alberdi, Antxon
;
Alef, Walter
;
Algaba, Juan Carlos
;
Anantua, Richard
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浏览/下载:50/0
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提交时间:2022/05/23
HackGAN: Harmonious Cross-Network Mapping Using CycleGAN With Wasserstein-Procrustes Learning for Unsupervised Network Alignment
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS, 2022, 页码: 14
作者:
Yang, Linyao
;
Wang, Xiao
;
Zhang, Jun
;
Yang, Jun
;
Xu, Yancai
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浏览/下载:48/0
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提交时间:2022/03/17
Task analysis
Optimization
Generative adversarial networks
Computational modeling
Automation
Training
Standards
Embedding
generative adversarial network
network alignment (NA)
optimal transport
unsupervised learning
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