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搜索结果 - 5
CVPR
E-CIR: 事件增强连续强度恢复
该论文提出了 E-CIR 技术，可以通过利用事件结构对模糊图像进行去模糊处理，生成更真实和平滑的结果。
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2 years ago
利用贝塞尔生成对抗网络进行翼型参数化设计和优化
本文提出了一种深度生成模型 Bezier-GAN 来压缩参数化飞行器设计，从而以更紧凑的方式获得充分的可表示容量，同时保持充分的表示容量。在空气动力学设计的示例中，通过分析 Bezier-GAN 的表示能力和紧凑性，结果表明该方法在范围广泛
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4 years ago
可学习的子空间聚类
本文针对百万数据点的大规模子空间聚类问题提出了可学习的子空间聚类范式，使用可学习的参数函数将高维子空间划分为低维子空间，取代了传统编码模型的高成本，提高了聚类效率。通过对大规模数据集的实验验证，该模型在效率和准确性方面均优于现有的相关方法。
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4 years ago
CVPR
可变形医学图像配准的无监督学习模型
本文提出了一种基于学习的算法，用于变形、两两匹配的三维医学图像注册，通过使用卷积神经网络（CNN）模型并利用一个空间变换层，从而实现快速计算新的扫描成像时的配准场，且无需监督信息。我们可以在不破坏匹配场平滑性的前提下，底层地在一张图像中重构
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6 years ago
交叉区间估计与推断
本论文提出了一种实用而新颖的推理方法，可用于对各种交汇界限的推理，包括参数或非参数函数的下确界或上确界，或者等价于具有潜在无限约束集合的线性规划问题的值。我们提供了大样本推理的理论，并构造了新的自适应不等式 / 矩选择方法。同时，我们还提供
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15 years ago
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