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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 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 Fusing Attention Network based on Dilated Convolution for Super Resolution 期刊论文 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2022 作者:  Song, Zhaoyang;  Zhao, Xiaoqiang;  Hui, Yongyong;  Jiang, Hongmei 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2022/07/20 Convolution  Data mining  Filtration  Image reconstruction  Locks (fasteners)  Optical resolving power  Quality control  Dilated convolutional attention module.  Features extraction  High-frequency informations  Images reconstruction  Information filter  Multi feature attention block  Multifeatures  Single super resolution  Superresolution   Detail Preserving Depth Estimation from a Single Image Using Attention Guided Networks 会议论文 2018 INTERNATIONAL CONFERENCE ON 3D VISION (3DV), 2018-01-01 作者:  Hao, Zhixiang;  Li, Yu;  You, Shaodi;  Lu, Feng 收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2019/12/30 Classification (of information)  Deep learning  Neural networks  Attention mechanisms  Classification tasks  Convolutional neural network  Depth Estimation  High-level information  Multi-scale features  Multi-scale informations  Quantitative evaluation  Convolution   OCT技术在古代陶瓷釉层研究中的应用 学位论文 硕士: 中国科学院上海光学精密机械研究所, 2015 作者:  严鑫 收藏  |  浏览/下载：56/0  |  提交时间：2016/11/28 光学相干层析  无损成像  数字图像分析  纹理分析  陶瓷釉层   Modeling the thermochemical degradation of biomass inside a fast pyrolysis fluidized bed reactor 期刊论文 AIChE Journal, 2012, 卷号: 58, 期号: [db:dc_citation_issue], 页码: 3030-3042 作者:  Bruchmüller, J.;  van Wachem, B.G.M.;  Gu, S.;  Luo, K.H.;  Brown, R.C. 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/12/10 Bubbling fluidized bed  Fast pyrolysis  Fast pyrolysis process  Fluidization conditions  Fluidized bed reactors  Multi-scale informations  Multiprocessor simulation  Particle entrainment   基于在线学习的多摄像机目标跟踪 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者:  廖胜才 收藏  |  浏览/下载：55/0  |  提交时间：2015/09/02 局部特征描述  运动目标检测  多摄像机目标跟踪  在线学习  local feature description  moving object detection  multicamera object tracking  online learning