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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 发表日期：2019    专题：沈阳自动化研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Enhanced Autonomous Exploration and Mapping of an Unknown Environment with the Fusion of Dual RGB-D Sensors 期刊论文 Engineering, 2019, 卷号: 5, 期号: 1, 页码: 164-172 作者:  Yu NB(于宁波);  Wang SR(王石荣) 收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2019/02/24 Autonomous exploration  RGB-DSensor fusion  Point cloud  Partial map simulation  Global frontier search   MFCSNet: Multi-Scale Deep Features Fusion and Cost-Sensitive Loss Function Based Segmentation Network for Remote Sensing Images 期刊论文 APPLIED SCIENCES-BASEL, 2019, 卷号: 9, 期号: 19, 页码: 1-18 作者:  Zhang, Qingchun;  Ren, Mengcheng;  Yang, Jingchao 收藏  |  浏览/下载：36/0  |  提交时间：2019/11/30 Semantic segmentation  remote sensing images  feature fusion  cost-sensitive   Novel Parallelogram Set-Membership Estimation Dynamic Navigation Method for Osteotomy Surgical Robot 期刊论文 IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 104143-104154 作者:  Zhao YW(赵忆文);  Zhao XG(赵新刚);  Han JD(韩建达);  Luo, Yang;  Bao, Min 收藏  |  浏览/下载：69/0  |  提交时间：2019/09/05 State estimation  medical robotics  estimation error   Online multi-task clustering for human motion segmentation 会议论文 Seoul, Korea, Republic of, October 27-28, 2019 作者:  Sun G(孙干);  Cong Y(丛杨);  Wang LC(王莅尘);  DIng ZM(丁正明);  Fu Y(付昀) 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2020/04/11 Novel Parallelogram Set-Membership Estimation Dynamic Navigation Method for Osteotomy Surgical Robot 期刊论文 IEEE ACCESS, 2019, 卷号: 7, 页码: 104143-104154 作者:  Qu DY(屈丹阳);  Zhang H(张鹤);  Song GL(宋国立);  Zhao YW(赵忆文);  Zhao XG(赵新刚) 收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2019/09/05 State estimation  medical robotics  estimation error   MFCSNet: Multi-Scale Deep Features Fusion and Cost-Sensitive Loss Function Based Segmentation Network for Remote Sensing Images 期刊论文 APPLIED SCIENCES-BASEL, 2019, 卷号: 9, 期号: 19, 页码: 1-18 作者:  Wang ED(王恩德);  Jiang, Yanmei;  Li Y(李勇);  Yang, Jingchao;  Ren, Mengcheng 收藏  |  浏览/下载：27/0  |  提交时间：2019/11/30 Semantic segmentation  remote sensing images  feature fusion  cost-sensitive