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OAI收割 [25]
内容类型
期刊论文 [16]
学位论文 [8]
其他 [1]
发表日期
2013 [25]
学科主题
天文学 [1]
核技术及应用 [1]
空间技术 [1]
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共25条,第1-10条
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发表日期:2013
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非特定环境中人脸识别方法与应用研究
学位论文
OAI收割
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:
蔡新元
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浏览/下载:61/0
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提交时间:2015/09/02
人脸识别
非特定环境
度量学习
深度神经网络
独立子空间分析
隐最小二乘回归
多视角人脸识别
face recognition
unconstrained environments
metric learning
deep neural network
independent subspace analysis network
latent least squares regressions
multi-view face recognition
空间焊缝视觉测量与跟踪控制
学位论文
OAI收割
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:
戚玉涵
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浏览/下载:224/0
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提交时间:2015/09/02
视觉测量
焊缝跟踪
结构光平面标定
焊缝建模
轨迹规划
visual measurement
weld tracking
structure light plane calibration
weld modeling
trajectory planning
高精度IR定量分析算法研究
期刊论文
OAI收割
计算机与应用化学, 2013, 期号: 9, 页码: 995-997
作者:
刘永福
;
何国田
;
赵健
;
徐泽宇
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浏览/下载:3/0
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提交时间:2018/03/16
化学计量学
偏最小二乘
定量分析
高功率激光驱动器光束自动准直目标定位算法
期刊论文
OAI收割
强激光与粒子束, 2013, 期号: 09, 页码: 2203-2207
作者:
王东方
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浏览/下载:13/0
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提交时间:2014/03/07
自动准直
图像处理
变结构元广义数学形态学算法
拉格朗日多项式插值
基于红外光谱的白酒质量分析算法研究
学位论文
OAI收割
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
潘磊
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浏览/下载:57/0
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提交时间:2015/09/02
红外光谱
酱香型白酒
理化分析
感官质量分析
偏最小二乘
Infrared spectrum
Maotai-flavor liquor
Physicochemical analysis
Sensory quality analysis
Partial least squares (PLS)
采用三角剖分算法的子孔径拼接检测技术
期刊论文
OAI收割
红外与激光工程, 2013, 期号: 07, 页码: 1793-1797
作者:
郑立功
;
王孝坤
;
罗霄
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浏览/下载:20/0
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提交时间:2014/03/07
光学检测
干涉测量
子孔径拼接
三角剖分
最小二乘拟合
球面镜数控加工中安装误差在线检测及补偿
期刊论文
OAI收割
电子测量与仪器学报, 2013, 期号: 07, 页码: 676-682
作者:
王绍治
;
张玲花
;
刘健
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浏览/下载:9/0
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提交时间:2014/03/07
光学制造
在线检测
安装误差
数控加工
基于高效液相色谱技术的代谢组学方法用于痛风生物标记物的研究
学位论文
OAI收割
理学博士: 中国科学院大学, 2013
刘芸
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浏览/下载:61/0
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提交时间:2014/05/04
代谢组学
痛风
生物标记物
高效液相色谱法
化学计量学
Metabonomics
Gout disease
Biomarkers
High performance liquid chromatography
Chemometris
多传感器信息融合及其在机器人导航中的应用
学位论文
OAI收割
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
高建辉
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浏览/下载:135/0
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提交时间:2015/09/02
移动机器人
全局定位
传感器校准
扩展EKF滤波
轨迹跟踪
mobile robot
global localization
sensor calibration
extended EKF filtering
trajectory tracking
基于红外光谱信号处理的相关算法研究
学位论文
OAI收割
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:
胡勇
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浏览/下载:49/0
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提交时间:2015/09/02
红外光谱
偏最小二乘
模型转移
虚拟样本
集成学习
Infrared spectrum
Partial least squares
Model transfer
Virtual sample
Ensemble learning