標(biāo)題: Titlebook: Neural Information Processing; 28th International C Teddy Mantoro,Minho Lee,Achmad Nizar Hidayanto Conference proceedings 2021 Springer Nat [打印本頁] 作者: 平凡人 時(shí)間: 2025-3-21 18:37
書目名稱Neural Information Processing影響因子(影響力)
書目名稱Neural Information Processing影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Neural Information Processing網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Neural Information Processing網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Neural Information Processing被引頻次
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書目名稱Neural Information Processing年度引用
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書目名稱Neural Information Processing讀者反饋
書目名稱Neural Information Processing讀者反饋學(xué)科排名
作者: 驚惶 時(shí)間: 2025-3-21 23:28
Zhiyuan Li,Ming Meng,Yifan He,Yihao Liaolchen Fehler ordnungsgem?? und sauber mitteilt, um ihn auch einer sauberen Behandlung zuzuführen, besch?ftigt sich dieses Kapitel: Das Mittel der Wahl für diese F?lle sind die sogenannten ., durch die, wie der Name schon sagt, Ausnahmezust?nde in einem Programm signalisiert und damit auch sauber beh作者: 預(yù)示 時(shí)間: 2025-3-22 03:08
Kejia Wan,Xinhai Xu,Yuan Lilchen Fehler ordnungsgem?? und sauber mitteilt, um ihn auch einer sauberen Behandlung zuzuführen, besch?ftigt sich dieses Kapitel: Das Mittel der Wahl für diese F?lle sind die sogenannten ., durch die, wie der Name schon sagt, Ausnahmezust?nde in einem Programm signalisiert und damit auch sauber beh作者: Certainty 時(shí)間: 2025-3-22 06:35
Feng Wang,Jinxiang Ou,Hairong Lvlchen Fehler ordnungsgem?? und sauber mitteilt, um ihn auch einer sauberen Behandlung zuzuführen, besch?ftigt sich dieses Kapitel: Das Mittel der Wahl für diese F?lle sind die sogenannten ., durch die, wie der Name schon sagt, Ausnahmezust?nde in einem Programm signalisiert und damit auch sauber beh作者: 大量 時(shí)間: 2025-3-22 09:03
Yuguang Zhou,Zheng He,Tao Wan,Zengchang Qinlchen Fehler ordnungsgem?? und sauber mitteilt, um ihn auch einer sauberen Behandlung zuzuführen, besch?ftigt sich dieses Kapitel: Das Mittel der Wahl für diese F?lle sind die sogenannten ., durch die, wie der Name schon sagt, Ausnahmezust?nde in einem Programm signalisiert und damit auch sauber beh作者: 蚊子 時(shí)間: 2025-3-22 16:14
Xiangyu Li,Weizheng Chenagt die Rollen der Menschen. Jede Rolle bringt unterschiedliche Interessen in ein Projekt und ist mit bestimmten T?tigkeiten verknüpft. Der Kunde, der für eine Softwareentwicklung zahlt – das ist dir klar – will eine gute Leistung zu einem guten Preis. Aber es gibt noch weitere Personen, die dir beg作者: 極少 時(shí)間: 2025-3-22 20:08 作者: GAVEL 時(shí)間: 2025-3-23 00:51 作者: calorie 時(shí)間: 2025-3-23 04:26 作者: CLASH 時(shí)間: 2025-3-23 07:34 作者: 善于騙人 時(shí)間: 2025-3-23 13:25
Fukang Zhang,Hongwei Yin,Xinmin Cheng,Wenhui Du,Huangzhen Xu作者: deriver 時(shí)間: 2025-3-23 17:34
Jing Yu,Yongli Cheng,Fang Wang,Xianghao Xu,Dan He,Wenxiong Wu作者: Kernel 時(shí)間: 2025-3-23 22:07
Tanmay Singha,Duc-Son Pham,Aneesh Krishna,Tom Gedeon作者: 甜食 時(shí)間: 2025-3-24 01:20 作者: 誘使 時(shí)間: 2025-3-24 03:40
0302-9743 pplications of natural computing paradigms; advances in deep and shallow machine learning algorithms for biomedical data and imaging; applications; ?..Part IV: Applications..978-3-030-92269-6978-3-030-92270-2Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349 作者: Feature 時(shí)間: 2025-3-24 09:37
Single-Skeleton and?Dual-Skeleton Hypergraph Convolution Neural Networks for?Skeleton-Based Action Rtinguishable through two GCNs and an attention module. SPM may identify relationships between skeletons and build topological knowledge about human skeletons, through adaptive learning of the hypergraph distribution matrix based on the semantic information in the skeleton sequence. The experimental 作者: Tonometry 時(shí)間: 2025-3-24 11:54
Transformer with?Prior Language Knowledge for?Image Captioninghrough objective results, our proposal increased the CIDEr score of the baseline by 0.6 points on the “Karpathy” test split when tested on COCO2014 dataset. In subjective results, our approach generated sentences is obviously better than baseline in grammar.作者: 歪曲道理 時(shí)間: 2025-3-24 16:02 作者: FAST 時(shí)間: 2025-3-24 22:37 作者: 思想上升 時(shí)間: 2025-3-25 01:53 作者: Brain-Waves 時(shí)間: 2025-3-25 06:53
An Implicit Learning Approach for?Solving the?Nurse Scheduling Problemative approach that relies on automatically and implicitly learning NSP constraints and preferences from available historical data, and without any prior knowledge. To evaluate the performance of our proposed approach, we have conducted comparative experiments against COUNT-OR, a solving method that作者: 軍械庫 時(shí)間: 2025-3-25 10:31
Improving Goal-Oriented Visual Dialogue by?Asking Fewer Questionsr?(TSS) for redundant question reduction and efficient question generation. TSS utilizes a self-attention structure in the processing of image features and location features of objects to enable efficient narrowing down of candidate objects by combining the information content of both. Experimental 作者: nutrients 時(shí)間: 2025-3-25 12:06
Balance Between Performance and?Robustness of?Recurrent Neural Networks Brought by?Brain-Inspired Co connection constraint, limiting the number of connections. Consequently, we proposed the brain-inspired constraints as RNN initializers to achieve a balance between performance and robustness of RNNs.作者: Dictation 時(shí)間: 2025-3-25 18:38 作者: Respond 時(shí)間: 2025-3-25 20:54
A Lightweight Multi-scale Feature Fusion Network for?Real-Time Semantic Segmentatione also employ a feature scaling technique which helps the model assimilate more contextual information from the global features and improves model performance. Our proposed model achieves 71.8% validation accuracy (mIoU) on the Cityscapes dataset whilst having only 1.3M parameters.作者: 平息 時(shí)間: 2025-3-26 03:54
Changxiang He,Chen Xiao,Shuting Liu,Xiaofei Qin,Ying Zhao,Xuedian Zhangzeuge vermittelt, mit denen er die Risiken in der Abwicklung von Offshore-Projekten reduzieren kann, ohne dass die Kostenvorteile verloren gehen..978-3-540-71046-2Series ISSN 1439-5428 Series E-ISSN 2522-0667 作者: GNAT 時(shí)間: 2025-3-26 07:09
Ziqiang Li,Gouhei Tanakazeuge vermittelt, mit denen er die Risiken in der Abwicklung von Offshore-Projekten reduzieren kann, ohne dass die Kostenvorteile verloren gehen..978-3-540-71046-2Series ISSN 1439-5428 Series E-ISSN 2522-0667 作者: 彎腰 時(shí)間: 2025-3-26 12:16 作者: 創(chuàng)造性 時(shí)間: 2025-3-26 14:06 作者: constitute 時(shí)間: 2025-3-26 18:02
Ziqiang Li,Gouhei Tanakae Hilfestellungen mit Checklisten..Includes supplementary ma.Der Mangel an qualifizierten Softwareentwicklern im deutschsprachigen Raum versch?rft sich weiter. Die effektive Zusammenarbeit in weltweit verteilten Teams ist ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Daher wird Offshoring immer relevanter..作者: collagen 時(shí)間: 2025-3-26 22:14
Daisong Yan,Wenxin Yu,Zhiqiang Zhang,Jun GongStandpunkt, dass man zuerst gehen k?nnen muss, bevor man fliegen lernt, und leider gibt mir die Erfahrung Recht. Ich habe bei sehr vielen Softwareentwicklern — bei Studierenden wie auch bei Firmenmitarbeitern — gesehen, dass immer wieder dieselben Fehler gemacht werden. Zumeist haben diese Fehler ih作者: 合唱隊(duì) 時(shí)間: 2025-3-27 02:48 作者: heterogeneous 時(shí)間: 2025-3-27 07:46 作者: 提名 時(shí)間: 2025-3-27 12:27 作者: 脆弱吧 時(shí)間: 2025-3-27 15:15 作者: eczema 時(shí)間: 2025-3-27 21:20 作者: Intersect 時(shí)間: 2025-3-28 01:48 作者: 樸素 時(shí)間: 2025-3-28 04:53
Aymen Ben Said,Emad A. Mohammed,Malek Mouhoub Titel des Kapitels deutet vielleicht auch schon ein wenig an, dass du auch auf Probleme rund um IT‐Projekte aufmerksam gemacht wirst..Dazu wird zun?chst beschrieben, was überhaupt ein Projekt ist. Angesichts von Nachrichtenmeldungen sollst du verstehen, warum Projekte ein Risiko beinhalten und 作者: 隱士 時(shí)間: 2025-3-28 09:57 作者: Banquet 時(shí)間: 2025-3-28 10:59
Yuki Ikeda,Tomohiro Fusauchi,Toshikazu Samuram zukunftsf?hig zu bleiben. Zum einen ist die Sicherung der Qualit?t ihrer Arbeit von wachsender Bedeutung, insbesondere in H- blick auf den h?rter werdenden internationalen Wettbewerb. So ist eine zeitgem??e, kundenorientierte Softwareentwicklung in bester Qualit?t ohne ein abgestimmtes Vorgehen in作者: 人類 時(shí)間: 2025-3-28 14:34
Hua-Bao Ling,Dong Huangum nicht nur in der Gegenwart zu bestehen, s- dern auch um zukunftsf?hig zu bleiben. Zum einen ist die Sicherung der Qualit?t ihrer Arbeit von wachsender Bedeutung, insbesondere in H- blick auf den h?rter werdenden internationalen Wettbewerb. So ist eine zeitgem??e, kundenorientierte Softwareentwick作者: 紅潤 時(shí)間: 2025-3-28 18:48 作者: conscience 時(shí)間: 2025-3-29 02:52 作者: Admonish 時(shí)間: 2025-3-29 03:50
A Multi-Reservoir Echo State Network with?Multiple-Size Input Time Slices for?Nonlinear Time-Series per. The proposed model, Multi-size Input Time Slices Echo State Network (MITSESN), uses multiple reservoirs, each of which extracts features from each of the multiple input time slices of different sizes. We compare the prediction performances of MITSESN with those of the standard echo state networ作者: GRATE 時(shí)間: 2025-3-29 08:49 作者: 使高興 時(shí)間: 2025-3-29 12:39
Continual Learning with?Laplace Operator Based Node-Importance Dynamic Architecture Neural Networkimportant nodes according to the value of Laplace operator of each node. Due to the anisotropy of the important nodes, the sparse sub-networks for the specific task can be constructed by freezing the weights of the important nodes and splitting them with unimportant nodes to reduce catastrophic forg作者: 異端邪說下 時(shí)間: 2025-3-29 16:53 作者: GILD 時(shí)間: 2025-3-29 22:26 作者: painkillers 時(shí)間: 2025-3-30 00:04
Random Neural Graph Generation with?Structure Evolutionloss function. In recent years, studies of randomized neural networks have been extended towards deep architectures, opening a new research direction to the design of deep learning models. However, how the structure of the network can influence the model performance still remains unclear. In this pa作者: 設(shè)想 時(shí)間: 2025-3-30 04:39
MatchMaker: Aspect-Based Sentiment Classification via?Mutual Informationfficult to match a specific aspect with its opinion words since there are usually multiple aspects with different opinion words in a sentence. Many efforts have been made to address this problem, such as graph neural networks and attention mechanism, however come at the cost of the introduced extran作者: ensemble 時(shí)間: 2025-3-30 10:24
PathSAGE: Spatial Graph Attention Neural Networks with?Random Path Samplingused in CCNs to extract deeper features of Euclidean structure data. However, for non-Euclidean structure data, too deep GCNs will confront with problems like “neighbor explosion” and “over-smoothing”, it also cannot be applied to large datasets. To address these problems, we propose a model called 作者: LURE 時(shí)間: 2025-3-30 16:12
Label Preserved Heterogeneous Network Embeddingand effectiveness. However, the rich node label information is not considered by these HNE methods, which leads to suboptimal node embeddings. In this paper, we propose a novel .abel .reserved .eterogeneous .etwork .mbedding (LPHNE) method to tackle this problem. Briefly, for each type of the nodes,作者: esoteric 時(shí)間: 2025-3-30 17:25
Spatio-Temporal Dynamic Multi-graph Attention Network for?Ride-Hailing Demand Predictionthe complicated Spatio-temporal correlations. Existing methods mainly focus on modeling the Euclidean correlations among spatially adjacent regions and modeling the non-Euclidean correlations among distant regions through the similarities of features such as points of interest (POI). However, due to作者: palette 時(shí)間: 2025-3-30 23:21
An Implicit Learning Approach for?Solving the?Nurse Scheduling Problem consists in building weekly schedules by assigning nurses to shift patterns, such that workload constraints are satisfied, while nurses’ preferences are maximized. In addition to the difficulty to tackle this NP-hard problem, extracting the problem constraints and preferences from an expert can be 作者: Grandstand 時(shí)間: 2025-3-31 02:38
Improving Goal-Oriented Visual Dialogue by?Asking Fewer Questionsarticular, goal-oriented visual dialogue, which locates an object of interest from a group of visually presented objects by asking verbal questions, must be able to efficiently narrow down and identify objects through question generation. Several models based on GuessWhat?! and CLEVR Ask have been p作者: 分貝 時(shí)間: 2025-3-31 05:21 作者: Generator 時(shí)間: 2025-3-31 09:53 作者: 利用 時(shí)間: 2025-3-31 16:04 作者: Hamper 時(shí)間: 2025-3-31 19:30
Multi-view Fractional Deep Canonical Correlation Analysis for?Subspace Clusteringionship and learn from more than two views. In addition, real-world data sets often contain much noise, which makes the performance of machine learning algorithms degraded. This paper presents a multi-view fractional deep CCA (MFDCCA) method for representation learning and clustering tasks. The prop作者: Custodian 時(shí)間: 2025-3-31 21:48
LSMVC:Low-rank Semi-supervised Multi-view Clustering for?Special Equipment Safety Warningre based on the Alternating Direction Method of Multipliers. Finally, experiments are carried out on six real datasets including the Elevator dataset, which is collected from the actual work. The results show that the proposed clustering method can achieve better clustering performance than other clustering method.作者: Inoperable 時(shí)間: 2025-4-1 04:29 作者: 領(lǐng)帶 時(shí)間: 2025-4-1 09:53
PathSAGE: Spatial Graph Attention Neural Networks with?Random Path Samplingsamples paths starting from the central node and aggregates them by Transformer encoder. PathSAGE has only one layer of structure to aggregate nodes which avoid those problems above. The results of evaluation shows that our model achieves comparable performance with the state-of-the-art models in inductive learning tasks.
