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沈阳自动化研究所 [11]
深圳先进技术研究院 [1]
宁波材料技术与工程研... [1]
采集方式
OAI收割 [13]
内容类型
期刊论文 [6]
专利 [4]
会议论文 [3]
发表日期
2021 [5]
2020 [4]
2019 [2]
2018 [1]
2014 [1]
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基于人工势场与强化学习的机器人路径规划方法
专利
OAI收割
申请日期: 2021-05-14, 公开日期: 2021-11-23
作者:
么庆丰
;
郑泽宇
;
赵明
;
潘怡君
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提交时间:2021/12/13
一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法
专利
OAI收割
申请日期: 2021-05-14, 公开日期: 2021-11-23
作者:
么庆丰
;
郑泽宇
;
赵明
;
潘怡君
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浏览/下载:22/0
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提交时间:2021/12/13
基于人工势场与强化学习的机器人路径规划方法
专利
OAI收割
申请日期: 2021-05-14, 公开日期: 2021-11-23
作者:
么庆丰
;
郑泽宇
;
赵明
;
潘怡君
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浏览/下载:12/0
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提交时间:2021/05/22
一种基于引导域人工势场的智能体路径规划方法
专利
OAI收割
申请日期: 2021-05-14, 公开日期: 2021-11-23
作者:
么庆丰
;
郑泽宇
;
赵明
;
潘怡君
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提交时间:2021/05/22
Hierarchical Terrain-Aware Control for Quadrupedal Locomotion by Combining Deep Reinforcement Learning and Optimal Control
会议论文
OAI收割
Prague, Czech republic, September 27 - October 1, 2021
作者:
Yao QF(么庆丰)
;
Wang, Jilong
;
Wang DL(王东林)
;
Yang, Shuyu
;
Zhang, Hongyin
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提交时间:2022/03/03
Path Planning Method With Improved Artificial Potential Field-A Reinforcement Learning Perspective
期刊论文
OAI收割
IEEE ACCESS, 2020, 卷号: 8, 页码: 135513-135523
作者:
Yao QF(么庆丰)
;
Zheng ZY(郑泽宇)
;
Qi, Liang
;
Yuan HT(苑海涛)
;
Guo XW(郭希旺)
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提交时间:2020/08/22
Path planning
Learning (artificial intelligence)
Gravity
Potential energy
Mobile agents
Real-time systems
Reinforcement learning
neural network
potential field
path planning
基于改进人工势场法的移动机器人路径规划方法
期刊论文
OAI收割
计算机应用研究, 2020, 卷号: 37, 期号: S2, 页码: 66-68, 72
作者:
赵明
;
郑泽宇
;
么庆丰
;
潘怡君
;
刘智
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提交时间:2021/01/17
路径规划
人工势场
人工智能
自适应
Face Attribute Recognition with Multimodal Fusion
会议论文
OAI收割
Shenyang, China, November 20-22, 2020
作者:
Zhao M(赵明)
;
Liu C(刘畅)
;
Zheng ZY(郑泽宇)
;
Yao QF(么庆丰)
;
Yang N(杨楠)
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提交时间:2021/02/27
Face attribute recognition
Multimodal fusion
Graph neural network
Multi-task learning
An approach to extract state information from multivariate time series
期刊论文
OAI收割
Journal of Computers (Taiwan), 2020, 卷号: 31, 期号: 6, 页码: 1-11
作者:
Gui J(桂珺)
;
Zheng ZY(郑泽宇)
;
Qin ZB(秦兆伯)
;
Jia, Danping
;
Gao Y(高原)
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提交时间:2021/04/24
DBSE
multivariate time series
state extraction
system behavior
Empirical Mode Decomposition and Temporal Convolutional Networks for Remaining Useful Life Estimation
期刊论文
OAI收割
INTERNATIONAL JOURNAL OF PARALLEL PROGRAMMING, 2019, 页码: 1-19
作者:
Xu CZ(须成忠)
;
Ye KJ(叶可江)
;
Yao QF(么庆丰)
;
Yang, Wensi
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提交时间:2019/11/30
Convolutional neural networks
Empirical mode decomposition
Remaining useful life
Reliability