計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用(2024年20期)
Computer Engineering and Applications

目 錄

• 遙感圖像變化檢測(cè)方法研究綜述
• 動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測(cè)綜述
• 個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的相關(guān)方法與展望
• 航空人員疲勞檢測(cè)方法研究
• 種群熵競(jìng)爭(zhēng)粒子群算法
• 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的艦船目標(biāo)跟蹤有限理性博弈算法研究
• 基于遷移學(xué)習(xí)和表面肌電信號(hào)的上肢動(dòng)作識(shí)別
• 基于感受野注意力卷積的自動(dòng)駕駛多任務(wù)感知算法
• 時(shí)間感知增強(qiáng)的動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列推薦算法
• 融合BERT和雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的中文反諷識(shí)別研究
• DPMN：面向重疊關(guān)系抽取問(wèn)題的多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
• 基于反事實(shí)的相關(guān)背景知識(shí)獲取方法
• 基于語(yǔ)義和幾何一致性的視覺(jué)SLAM回環(huán)檢測(cè)算法
• 改進(jìn)YOLOv7的航拍圖像目標(biāo)檢測(cè)
• 面向無(wú)人機(jī)小目標(biāo)的RTDETR改進(jìn)檢測(cè)算法
• Haar小波下采樣優(yōu)化YOLOv9的道路車(chē)輛和行人檢測(cè)
• 邊緣優(yōu)化和注意力融合的遙感地物分割算法
• 多尺度融合的雙分支特征提取人群計(jì)數(shù)算法
• 結(jié)合YOLO-FGE網(wǎng)絡(luò)的商標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)
• SFA-ConvNeXt：逐級(jí)聚合多尺度ConvNeXt的皮膚鏡圖像分類(lèi)
• 聯(lián)合關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和結(jié)構(gòu)先驗(yàn)的遮擋人體姿態(tài)估計(jì)
• 基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別的社交網(wǎng)絡(luò)輿情控制策略研究
• 融合流能量模型的流量異常檢測(cè)方法
• 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)多算法組合模型的智能化模糊測(cè)試技術(shù)
• 基于注視轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的視頻注視目標(biāo)檢測(cè)
• 改進(jìn)YOLOv5的織物缺陷檢測(cè)方法
• 用于SLAM的點(diǎn)云動(dòng)態(tài)物體識(shí)別
• 基于擾動(dòng)觀測(cè)器的固定時(shí)間車(chē)輛編隊(duì)控制
• RISE-D3QN驅(qū)動(dòng)的多無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集路徑規(guī)劃
• 骨架人體行為識(shí)別研究回顧、現(xiàn)狀及展望