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游嘉伟; 王斌; 曾瑞;
南京财经大学信息工程学院 南京210023;
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室 武汉430205;
悉尼大学生物医学工程学院 悉尼2006;
叶片图像模式; 大豆品种识别; 深度学习; 目标转换注意力网络;
机译:使用机器学习方法进行马品种识别
机译:从物种到品种:多尺度滑动和弦匹配使用关节叶图像模式的大豆品种识别
机译:基于FFT的EEG分类深度特征学习方法
机译:基于转移学习方法的深度特征分析,用于自动识别糖尿病黄斑水肿
机译:大豆叶片水力传导动力学和日间大豆转录组分析。
机译:一种基于声信号频谱分析的钻头监控深度特征学习方法
机译:Reconhecimento de varyades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais通过数字图像处理使用人工神经网络进行大豆品种识别
机译:用于提升转子的叶片元件分析,适用于大流入和叶片角度以及任何合理的叶片几何形状
机译:防治杂草的方法,核酸分子,大豆植物,分离的核酸引物对。用于鉴定核酸分子事件127的试剂盒,用于鉴定大豆植物中事件127的方法。鉴定大豆具有核酸分子事件127的植物,以增加大豆植物的产量。用于繁殖对AHAS抑制剂的除草剂有抗性的大豆植物,以检测核酸分子中事件127的存在生物样品。用于种植大豆植物,以检测样品,种子和用于保留生物分子的装置中多肽的事件127
机译:一种学习方法和学习设备,用于改进用于通过在多摄像机系统中利用双重嵌入配置来检测道路用户事件的分割性能,以及使用学习方法和学习设备的测试方法和测试设备。 {用于改进分段性能的学习方法和学习设备用于使用多摄像时系统中使用双重嵌入配置检测道路用户事件以及使用相同的测试方法和测试设备}
机译:CNN学习方法和使用用于硬件优化的用于图像识别的1x1卷积的学习设备,使用该方法的测试方法和测试设备以及用于硬件优化的图像识别的学习方法和测试设备,所述学习方法使用Von 1×1进行VON使用相同的测试方法和测试设备}
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