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一种基于信任机制的实体行为判定方法,申利民,田东东,为了提高任务关键系统在开放环境下的安全性和可生存性,将信任机制与行为判定相结合,提出了一种基于信任机制的实体行为判定方法
针对当前的艺术创作和动画创作过程,在从草图到样式化图像的转换过程中有很多重复的手动操作。 本文提出了一种基于深度学习框架的解决方案,以实现图像生成和样式转换。 该方法首先使用条件生成来抵抗网络,优化训
基于Google第二代人工智能学习系统TensorFlow构建神经网络对烟雾图像进行识别检测,通过改进的运动检测算法截取疑似烟雾区域图像,并结合PCA降维算法和Inception Resnet v2网
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