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曲宝; 李荟;
东北石油大学 大庆 163318;
手势识别; 人机交互; 深度卷积神经网络; 深度卷积生成对抗网络;
机译:使用DCGAN改进基于CNN的图像识别的方法
机译:一种使用DCGAN改善基于CNN的图像识别的方法
机译:基于CNN-Indrnn和OpenBCI的手势识别系统
机译:基于CNN + FCN的UV手势识别控制研究
机译:基于Boosting的活动和手势识别转移学习的研究。
机译:一种新颖的基于注意力的混合CNN-RNN架构,用于基于sEMG的手势识别
机译:基于CNN和DCGAN计算和文本输出的手势识别
机译:基于神经网络的手势识别
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
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