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浏览/检索结果: 共8条，第1-8条 帮助 限定条件 内容类型：会议论文    发表日期：2021     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序题名升序题名降序作者升序作者降序 DFR-Net: A Novel Multi-Task Learning Network for Real-Time Multi-Instrument Segmentation 会议论文 中国成都, 2021.10.20-24 作者:  Zhou, Yan-Jie;  Liu, Shi-Qi;  Xie, Xiao-Liang;  Hou, Zeng-Guang 收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2022/06/14 neural networks  instrument segmentation  multi-task learning   Deep & Attention : A Self-Attention based Neural Network for Remaining Useful Lifetime Predictions 会议论文 Budapest, Hungary, 2021-2 作者:  Yuanjun, Liu;  Xingang, Wang 收藏  |  浏览/下载：29/0  |  提交时间：2021/07/01 MULTI-SCALE AND MULTI-REGION FACIAL DISCRIMINATIVE REPRESENTATION FOR AUTOMATIC DEPRESSION LEVEL PREDICTION 会议论文 加拿大多伦多, 2021-6 作者:  MIngyue Niu;  Jianhua Tao;  Bin Liu 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2021/06/01 Fiber interferometers for time-domain quantum optics 会议论文 Virtual, Online, United states, 2021-05-09 作者:  MacLellan, Benjamin;  Roztocki, Piotr;  Islam, Mehedi;  Reimer, Christian;  Fischer, Bennet 收藏  |  浏览/下载：35/0  |  提交时间：2021/12/06 DNN-Assisted activity classification using fiber interferometer sensor 会议论文 Nantong, China, 2021-10-10 作者:  Zhu, Guohao;  Xu, Wei;  Yu, Cheung Chuen;  Sun, Wenye;  Dong, Bo 收藏  |  浏览/下载：46/0  |  提交时间：2022/01/27 MZI  Activity Monitoring  DNN  CNN  LSTM  FNN   A path planning strategy for marine vehicles based on deep reinforcement learning and data-driven dynamic flow fields prediction 会议论文 Dalian, China, July 15-17, 2021 作者:  Song SM(桑启明);  Tian Y(田宇);  Jin QL(金乾隆);  Yu JC(俞建成) 收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2021/11/21 marine vehicle  path planning  deep reinforcement learning  dynamic mode decomposition  sensing optimization   Data-driven modeling the nonlinear backlash of steerable endoscope under a large deflection cannulation in ERCP surgery 会议论文 Xining, China, July 15-19, 2021 作者:  Jiang W(江维);  Yu T(于涛);  He X(何啸);  Yang YM(杨永明);  Wang ZD(王志东) 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2021/10/03 Backlash modeling  steerable endoscope  large deflection  cannulation  LSTM   Fault Diagnosis Based on RseNet-LSTM for Industrial Process 会议论文 Chongqing, China, March 12-14, 2021 作者:  Yao, Peifu;  Yang SJ(阳少杰);  Li P(里鹏) 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2021/05/10 Fault Diagnosis  Residual Network  Long Short-Term Memory  Tennessee Eastman Process