论文降重
免费查重- 钛学术文献服务平台 \
- 学术期刊 \
- 工业技术期刊 \
- 自动化技术与计算机技术期刊 \
- 集成技术期刊 \
张云研究团队提出一种基于深度学习的图像级JND预测模型
张云研究团队提出一种基于深度学习的图像级JND预测模型
基本信息来源于合作网站，原文需代理用户跳转至来源网站获取
摘要：
推荐文章
基于图像深度学习的垃圾热值预测研究
垃圾焚烧
热值
神经网络
图像深度学习
算法
基于深度学习的水质预测模型研究
预测模型
水质预测
GRU网络
循环神经网络
深度学习
一种基于深度学习的海表温度混合预测方法
海表温度
变分模态分解
长短时记忆网络
卷积神经网络
基于深度学习的交通拥堵预测模型研究
交通拥堵
预测模型
深度学习
自编码网络
Softmax回归
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献 (0)
共引文献 (0)
参考文献 (0)
节点文献
引证文献 (0)
同被引文献 (0)
二级引证文献 (0)
2020(0)
- 参考文献(0)
- 二级参考文献(0)
- 引证文献(0)
- 二级引证文献(0)
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
集成技术
主办单位：
中国科学院深圳先进技术研究院
出版周期：
双月刊
ISSN：
2095-3135
CN：
44-1691/T
开本：
大16开
出版地：
深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
邮发代号：
创刊时间：
2012
语种：
chi
出版文献量（篇）
677
总下载数（次）
2
总被引数（次）
1808
期刊文献
相关文献
推荐文献
