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浏览/检索结果: 共14条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 Class-Oriented Self-Learning Graph Embedding for Image Compact Representation 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2023, 卷号: 33, 期号: 1, 页码: 74-87 作者:  Hu, Liangchen;  Dai, Zhenlei;  Tian, Lei;  Zhang, Wensheng   |  收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2023/03/20 Sparse matrices  Manifolds  Machine learning algorithms  Laplace equations  Heuristic algorithms  Data models  Data mining  Adaptive graph learning  separability examination  marginal information preserving  L-2,L-p-norm sparsity  compact representation   Dynamic and reliable subtask tracker with general schatten p-norm regularization 期刊论文  OAI收割 PATTERN RECOGNITION, 2021, 卷号: 120, 页码: 1-14 作者:  Fan BJ(范保杰);  Cong Y(丛杨);  Tian JD(田建东);  Tang YD(唐延东)   |  收藏  |  浏览/下载：40/0  |  提交时间：2021/09/09 Reliable multi-subtask tracking  Weighted schatten p-norm  Hyper-graph regularization  Decision-evaluation strategy   An adaptive pointwise P-norm regularization for image deconvolution 会议论文  OAI收割 Jeju Island, Korea, 2019年4月23日 作者:  Binbin, Ma;  Xiyuan, Hu;  Silong, Peng   |  收藏  |  浏览/下载：55/0  |  提交时间：2019/05/10 Image Deblurring  Non-parametric  Pointwise P-norm  Hyper-parameter   RECOVERY OF SEISMIC WAVEFIELDS BY AN l(q)-NORM CONSTRAINED REGULARIZATION METHOD 期刊论文  OAI收割 INVERSE PROBLEMS AND IMAGING, 2018, 卷号: 12, 期号: 5, 页码: 1157-1172 作者:  Xu, Fengmin;  Wang, Yanfei   |  收藏  |  浏览/下载：90/0  |  提交时间：2018/12/11 Wavefield reconstruction  inverse theory  sparse regularization  l(p)-l(q)-norm  optimization   Robust Web Image Annotation via Exploring Multi-Facet and Structural Knowledge 期刊论文  OAI收割 ieee transactions on image processing, 2017, 卷号: 26, 期号: 10, 页码: 4871-4884 作者:  Hu, Mengqiu;  Yang, Yang;  Shen, Fumin;  Zhang, Luming;  Shen, Heng Tao 收藏  |  浏览/下载：51/0  |  提交时间：2017/09/08 Image annotation  multi-view learning  semi-supervised learning  l(2),(p)-norm   Weighted Schatten p-Norm Minimization for Image Denoising and Background Subtraction 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2016, 卷号: 25, 期号: 10, 页码: 4842-4857 作者:  Xie, Yuan;  Gu, Shuhang;  Liu, Yan;  Zuo, Wangmeng;  Zhang, Wensheng   |  收藏  |  浏览/下载：28/0  |  提交时间：2016/10/26 Low Rank  Weighted Schatten P-norm  Low-level Vision   A note on hardy-littlewood maximal operators 期刊论文  iSwitch采集 Journal of inequalities and applications, 2016, 卷号: 2016, 期号: 1 作者:  Wei,Mingquan;  Nie,Xudong;  Wu,Di;  Yan,Dunyan 收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2019/05/09 Hardy-littlewood maximal function  Truncated operator  Lp\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$l^{p}$\end{document} norm  Weak (1,1)\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$(1,1)$\end{document} norm  Iterated hardy-littlewood maximal function   Mining Spatial-Temporal Patterns and Structural Sparsity for Human Motion Data Denoising 期刊论文  OAI收割 ieee transactions on cybernetics, 2015, 卷号: 45, 期号: 12, 页码: 2693-2706 作者:   收藏  |  浏览/下载：32/0  |  提交时间：2015/12/25 Human motion denoising  l(2  Microsoft Kinect  motion capture data  robust dictionary learning  robust structured sparse coding  p)-norm   The equivalent norms of F (p, q, s) space in C-n 期刊论文  OAI收割 JOURNAL OF MATHEMATICAL ANALYSIS AND APPLICATIONS, 2013, 卷号: 401, 期号: 2, 页码: 601-610 作者:  Zhang, Xuejun;  He, Chuanzhi;  Cao, Feifei 收藏  |  浏览/下载：22/0  |  提交时间：2015/06/23 F(p  Equivalent norm  Unit ball  q  s) space   Seismic inversion method with alpha-stable distribution 期刊论文  OAI收割 CHINESE JOURNAL OF GEOPHYSICS-CHINESE EDITION, 2012, 卷号: 55, 期号: 4, 页码: 1307-1317 作者:  Yue Bi-Bo;  Peng Zhen-Ming;  Zhang Qi-Heng 收藏  |  浏览/下载：39/0  |  提交时间：2015/07/10 alpha-stable distribution  non-Gaussian  Inversion  p-norm