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浏览/检索结果: 共7条，第1-7条 帮助 限定条件 内容类型：会议     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 Removing rain from a single image via discriminative sparse coding (EI收录) 会议 Santiago, Chile, 作者:  Luo, Yu[1,2];  Xu, Yong[1];  Ji, Hui[2] 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2019/04/11 Codes (symbols)  Computer vision  Rain   Concept embedded convolutional semantic model for question retrieval (EI收录) 会议 Cambridge, United kingdom, 作者:  Wang, Pengwei[1];  Zhang, Yong[2];  Ji, Lei[3];  Yan, Jun[3];  Jin, Lianwen[1] 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/04/11 Convolution  Data mining  Information retrieval  Websites   Prospective Association of Fasting Blood Glucose Levels with Risk of Incident Stroke among Hypertensive Patients in China: Impact of Folic-ac (CPCI-S收录) 会议 作者:  Xu, Richard[1];  Kong, Xiangyi[2];  Xu, Benjamin[1];  Ji, Meng[3];  Zhang, Yan[2] 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2019/04/11 hyperglycemia  stroke  folic acid therapy  Chinese hypertensive adults   Tourism Supply Chain Coordination with Price Discount and Quantity Flexibility Contracts (CPCI-S收录) 会议 作者:  Shi, Yuan[1];  Ji, Jing-na[1];  Zhang, Zhi-yong[1];  Yang, Lei[1] 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2019/04/11 Price discount  Quantity flexibility contract  Supply chain coordination  Tourism supply chain   Removing rain from a single image via discriminative sparse coding (CPCI-S收录) 会议 作者:  Luo, Yu[1,2];  Xu, Yong[1];  Ji, Hui[2] 收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2019/04/11 Water Quality Modeling for Pipeline Network Peripherals Based on Simulation of Water Age (CPCI-S收录) 会议 作者:  Yang Ji[1,2];  Li Yong[1];  Tang Jian[3];  Su Yongxian[1];  Yang Jingfeng[1] 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/04/11 water quality modeling  residual chlorine  pipeline network peripherals  water age   Analysis of Urban Residential Water Consumption Based on Smart Meters and Fuzzy Clustering (CPCI-S收录) 会议 作者:  Ji, Yang[1,2];  Yong, Li[1];  Yang Jingfeng[1];  Ke, Kuang[3];  Hu Yuehua[3] 收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2019/04/11 high precision  smart meter  urban resident  water consumption  fuzzy clustering