[1] |
武国亮, 徐继宁. 基于命名实体识别任务反馈增强的中文突发事件抽取方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 1891-1896. |
[2] |
章荪, 尹春勇. 基于多任务学习的时序多模态情感分析模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1631-1639. |
[3] |
姚杰, 程春玲, 韩静, 刘峥. 云工作流中基于多任务时序卷积网络的异常检测方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1701-1708. |
[4] |
程美英, 钱乾, 倪志伟, 朱旭辉. 信息筛选多任务优化自组织迁移算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1748-1755. |
[5] |
阮灿华, 林甲祥. 动态事件时间数据的多任务Logistic生存预测方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1284-1290. |
[6] |
龚锐, 丁胜, 章超华, 苏浩. 基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(3): 704-709. |
[7] |
韩俊樱, 张振宇, 孔德仕. 移动群智感知中面向用户区域的分布式多任务分配方法[J]. 计算机应用, 2020, 40(2): 358-362. |
[8] |
陈放, 刘晓瑞, 杨明业. 基于活体检测和身份认证的人脸识别安防系统[J]. 计算机应用, 2020, 40(12): 3666-3672. |
[9] |
曹金梦, 倪蓉蓉, 杨彪. 基于多尺度多任务卷积神经网络的人群计数[J]. 计算机应用, 2019, 39(1): 199-204. |
[10] |
刘峰, 季薇, 李云. 基于模型过滤的多任务回归在帕金森症预测中的应用[J]. 计算机应用, 2018, 38(11): 3221-3224. |
[11] |
杨帆, 李建平, 李鑫, 陈雷霆. 基于多任务深度卷积神经网络的显著性对象检测算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(1): 91-96. |
[12] |
王一宁, 秦品乐, 李传朋, 崔雨豪. 基于残差神经网络的图像超分辨率改进算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(1): 246-254. |
[13] |
程进, 王坚. 基于多任务学习的炼钢终点预测方法[J]. 计算机应用, 2017, 37(3): 889-895. |
[14] |
欧阳宁, 马玉涛, 林乐平. 基于多任务学习的多姿态人脸重建与识别[J]. 计算机应用, 2017, 37(3): 896-900. |
[15] |
徐哲, 李卓, 陈昕. 面向移动群智感知的多任务分发算法[J]. 计算机应用, 2017, 37(1): 18-23. |