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	De-DDPM: 可控、可迁移的缺陷图像生成方法期刊论文 OAI收割自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 8, 页码: 1539-1549 作者: 岳忠牧 \| 收藏 \| 浏览/下载：7/0 \| 提交时间：2024/08/23 数据增强数据集扩充缺陷图像生成深度学习
	Gypenoside-14 Reduces Depression via Downregulation of the Nuclear Factor Kappa B (NF-kB) Signaling Pathway on the Lipopolysaccharide (LPS)-Induced Depression Model 期刊论文 OAI收割 Pharmaceuticals, 2023, 期号: 16, 页码: 1152 作者: Yang JL(杨军丽); Jiang YQ(姜雅群); Cheng X(程翔); Zhao M(赵明); Zhao T(赵彤) \| 收藏 \| 浏览/下载：38/0 \| 提交时间：2023/10/18
	地表碳核查技术规程标准 OAI收割标准类型: 国家标准, 起草者: 国家市场监督管理总局, 国家标准化管理委员会, 出版者: 全国地理信息标准化技术委员会(SAC/TC 230)、全国遥感技术标准化技术委员会(SAC/TC 327), 2023 作者: 岳天祥; 王宗; 王轶夫; 张兴赢; 王舒鹏 \| 收藏 \| 浏览/下载：29/0 \| 提交时间：2023/10/13
	基于两级分段式算法的卷积神经网络的浮游有孔虫自动鉴定* 期刊论文 OAI收割古生物学报, 2021, 卷号: 60, 期号: 4, 页码: 616-623 作者: 熊连桥; 李建平; 谢晓军; 岳祥; 呼和 \| 收藏 \| 浏览/下载：9/0 \| 提交时间：2023/03/10 自动鉴定卷积神经网络浮游有孔虫古环境中新世
	4π平坦效率~3He中子探测器阵列的设计与模拟分析期刊论文 OAI收割核技术, 2020, 卷号: 43, 期号: 11, 页码: 61-69 作者: 郝子锐; 范功涛; 刘龙祥; 王宏伟; 张岳 \| 收藏 \| 浏览/下载：129/0 \| 提交时间：2021/04/25 4π平坦效率~3He中子探测器阵列探测器效率蒙特卡罗
	脉冲高度权重技术测量~(197)Au中子俘获截面期刊论文 OAI收割核技术, 2020, 卷号: 43, 期号: 08, 页码: 90-98 作者: 李鑫祥; 刘龙祥; 蒋伟; 任杰; 王宏伟 \| 收藏 \| 浏览/下载：69/0 \| 提交时间：2021/04/25 中子俘获截面白光中子源脉冲高度权重技术
	上海激光康普顿散射伽马源的发展和展望期刊论文 OAI收割原子核物理评论, 2020, 卷号: 37, 期号: 01, 页码: 53-63 作者: 王宏伟; 范功涛; 刘龙祥; 曹喜光; 李薇 \| 收藏 \| 浏览/下载：41/0 \| 提交时间：2021/04/25 激光康普顿散射伽马光源上海激光电子伽马源光核物理
	Hierarchical Bayesian Model Based on Robust Fixed Rank Filter for Fusing MODIS SST and AMSR-E SST 期刊论文 OAI收割 PHOTOGRAMMETRIC ENGINEERING AND REMOTE SENSING, 2019, 卷号: 85, 期号: 2, 页码: 119-131 作者: Zhu, Yuxin; Kang, Emily Lei; Bo, Yanchen; Zhang, Jinzong; Wang, Yuexiang \| 收藏 \| 浏览/下载：111/0 \| 提交时间：2019/05/23 Hierarchical Bayesian Model based on R-FRF MODIS SST AMSR-E SST scale transformation local variance
	Hierarchical Bayesian Model Based on Robust Fixed Rank Filter for Fusing MODIS SST and AMSR-E SST 期刊论文 OAI收割 PHOTOGRAMMETRIC ENGINEERING AND REMOTE SENSING, 2019, 卷号: 85, 期号: 2, 页码: 119-131 作者: Zhu, Yuxin; Kang, Emily Lei; Bo, Yanchen; Zhang, Jinzong; Wang, Yuexiang \| 收藏 \| 浏览/下载：23/0 \| 提交时间：2019/05/23 Hierarchical Bayesian Model based on R-FRF MODIS SST AMSR-E SST scale transformation local variance