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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 专题：合肥物质科学研究院    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：请选择发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序题名升序题名降序作者升序作者降序 When Pansharpening Meets Graph Convolution Network and Knowledge Distillation 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2022, 卷号: 60 作者:  Yan, Keyu;  Zhou, Man;  Liu, Liu;  Xie, Chengjun;  Hong, Danfeng 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2022/12/23 Pansharpening  Convolution  Satellites  Feature extraction  Task analysis  Knowledge engineering  Spatial resolution  Asynchronous knowledge distillation  atrous convolution  graph convolutional network (GCN)  pansharpening   A Hybrid Model for Named Entity Recognition on Chinese Electronic Medical Records 期刊论文 ACM TRANSACTIONS ON ASIAN AND LOW-RESOURCE LANGUAGE INFORMATION PROCESSING, 2021, 卷号: 20 作者:  Wang, Yu;  Sun, Yining;  Ma, Zuchang;  Gao, Lisheng;  Xu, Yang 收藏  |  浏览/下载：38/0  |  提交时间：2021/06/15 Named entity recognition  Chinese electronic medical records  neural networks  hybrid models   Multi-Scale Spatial Temporal Graph Neural Network for Skeleton-Based Action Recognition 期刊论文 IEEE ACCESS, 2021, 卷号: 9 作者:  Feng, Dong;  Wu, ZhongCheng;  Zhang, Jun;  Ren, TingTing 收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2021/05/17 Skeleton-based action recognition  multi-scale  spatial-temporal network  graph convolutional network  adaptive fusion   Graph-convolutional-network-based interactive prostate segmentation in MR images 期刊论文 MEDICAL PHYSICS, 2020 作者:  Tian, Zhiqiang;  Li, Xiaojian;  Zheng, Yaoyue;  Chen, Zhang;  Shi, Zhong 收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2020/10/26 graph convolutional network  interactive segmentation  prostate MR image   Dynamic Global-Local Spatial-Temporal Network for Traffic Speed Prediction 期刊论文 IEEE ACCESS, 2020, 卷号: 8 作者:  Feng, Dong;  Wu, Zhongcheng;  Zhang, Jun;  Wu, Ziheng 收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2020/12/28 Correlation  Convolution  Feature extraction  Predictive models  Forecasting  Market research  Data models  Traffic speed prediction  spatial-temporal network  graph convolutional network  dynamic graph learning