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邓诗宇; 刘承志; 谭勇; 刘德龙; 张楠; 康喆; 李振伟; 范存波; 姜春旭; 吕众;
中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站;
吉林长春130117;
中国科学院大学;
北京100049;
长春理工大学理学院;
吉林长春130022;
中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室;
江苏南京210008;
空间目标; 光谱数据; 密度聚类; 生成对抗网络; 卷积神经网络;
机译:使用OV(2)和深度学习方法融合医学图像的多种分割:应用于CT-Scans对肿瘤肾脏的扫描
机译:深度学习和常规监督学习方法基于雷达微多普勒签名的地面目标分类
机译:一种新的风速预测组合模型 - 线性模型,浅神经网络和深度学习方法的组合
机译:应用于图像伪造检测的超分辨率和深度学习方法的组合
机译:禽类分类器将类似Shazam的指纹应用于专为大样本空间差异而设计的功能。
机译:使用多种药物发现数据集将深度学习与多种机器学习方法和指标进行比较
机译:基于深度学习方法的水下声学目标分类
机译:DCL系统使用深度学习方法进行陆基或船舶实时识别和海洋哺乳动物的本地化。
机译:-基于频率的混合深度学习方法设备和计算机可读介质,以及基于频率的混合深度学习方法的电缆驱动并联机器人的驱动控制
机译:神经网络目标分类器的机器连续学习方法及相关的监控相机装置
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