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搜索结果: 1-15 共查到信息与通信工程 Q学习相关记录88条 . 查询时间(0.358 秒)
中国科学院合肥物质科学研究院专利:一种基于独立分量集成学习的基因微阵列数据预测方法
不变性学习(invariant learning)指挖掘数据中不随环境而变化的稳定特征,或者因果特征进行建模,从而提升模型在分布外(out of distribution)的泛化能力。结合处理效应的估计方法,在满足无混淆性假设的前提下,消除选择性偏差的影响。
高维复杂数据的特征分析及高效学习方法与应用
2023年2月9日,软件所天基综合信息系统重点实验室研究团队在图表示学习方法研究中取得进展。成果论文“Robust Causal Graph Representation Learning against Confounding Effects”被人工智能领域顶级学术会议AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)...
2022年4月8日:数据分解+计量建模+深度学习=?
随着智能语音交互设备的广泛使用,如何提升噪声环境下语音交互质量受到了产业界和学术界的广泛关注,语音增强是提升语音交互质量的重要技术之一。2021年7月12日,受中科院自动化所刘文举研究员邀请,张学良博士为所内师生做了“基于深度学习的语音增强”的学术报告。
2020年1月4日,由北京交通大学大数据研究院、交通数据分析与挖掘北京市重点实验室和北京交通大学计算机与信息技术学院联合举办的“时空数据学习”前沿技术研讨会我校顺利召开。本次研讨会主题聚焦时空数据的处理、表示、分析和挖掘等前沿技术,探索时空数据在智慧交通、智慧城市、智慧物流等领域的应用前景和趋势。
2019年7月13-14日,西电-比萨大学认知信号处理联合研究中心揭牌仪式暨雷达认知探测成像识别“111计划”创新引智基地第二届信号与信息智能学习与处理国际研讨会(International Workshop on Signal and Information Intelligent Learning and Processing, SIILP 2019)在西安举办。西安电子科技大学国际交流处郭彤...
长沙理工大学计算机与通信工程学院2015年“大学生研究性学习和创新性实验计划项目”一览表。
长沙理工大学计算机与通信工程学院2016年“大学生研究性学习和创新性实验计划项目”一览表。
长沙理工大学计算机与通信工程学院2017年“大学生研究性学习和创新性实验计划项目”一览表。
该文针对现有穿墙雷达建筑物布局成像中扩展目标稀疏成像方法未能有效利用墙体反射信号的结构稀疏性,导致成像中出现墙体不连贯和墙体轮廓不明显的问题,提出一种利用稀疏信号块间耦合的建筑物布局成像方法。该方法在块稀疏信号特性的高斯分层先验模型的基础上,利用块间耦合系数进一步表征场景中墙体反射信号的结构稀疏性,然后将其引入到控制稀疏信号先验概率分布的超参数中,从而把稀疏信号的结构性转化为超参数的耦合关系,最后...
2017年7月1日-7月10日,2017 中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)南京“钟山论剑-围炉夜话”论坛第三期——图像处理及机器学习数学理论与方法暑期研讨会在我校举行。本次会议由我校理学院数学系、江苏省光谱成像与智能感知重点实验室、高维信息智能感知与系统教育部重点实验室联合主办,我校数学实验中心承办。通过为期10天的交流和研讨,加深了青年学者及研究生对于图像处理及机器学习中...

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