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浏览/检索结果: 共44条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择提交时间升序提交时间降序发表日期升序发表日期降序题名升序题名降序作者升序作者降序 TNANet: A Temporal-Noise-Aware Neural Network for Suicidal Ideation Prediction with Noisy Physiological Data 期刊论文  OAI收割 arXiv, January 23, 2024, 2024, 页码: 14 作者:  Liu, Niqi;  Liu, Fang;  Ji, Wenqi;  Du, Xinxin;  Liu, Xu   |  收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2024/02/19 Vectorized Evidential Learning for Weakly-Supervised Temporal Action Localization 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 卷号: 45, 期号: 12, 页码: 15949-15963 作者:  Gao, Junyu;  Chen, Mengyuan;  Xu, Changsheng   |  收藏  |  浏览/下载：12/0  |  提交时间：2024/03/26 Uncertainty  Location awareness  Reliability  Videos  Noise measurement  Estimation  Deep learning  Weakly-supervised learning  temporal action localization  evidential deep learning  uncertainty estimation   ProxyMix: Proxy-based Mixup training with label refinery for source-free domain adaptation 期刊论文  OAI收割 NEURAL NETWORKS, 2023, 卷号: 167, 页码: 92-103 作者:  Ding, Yuhe;  Sheng, Lijun;  Liang, Jian;  Zheng, Aihua;  He, Ran   |  收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2023/11/16 Source-free unsupervised domain  adaptation  Pseudo labeling   Unsupervised Graph Representation Learning with Cluster-aware Self-training and Refining 期刊论文  OAI收割 ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY, 2023, 卷号: 14, 期号: 5, 页码: 21 作者:  Zhu, Yanqiao;  Xu, Yichen;  Yu, Feng;  Liu, Qiang;  Wu, Shu   |  收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2023/12/21 Cluster-aware self-training and refining  unsupervised learning  graph representation learning   Incremental Pedestrian Attribute Recognition via Dual Uncertainty-Aware Pseudo-Labeling 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2023, 卷号: 18, 页码: 2622-2636 作者:  Li, Da;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Liang   |  收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2023/11/17 Uncertainty  Task analysis  Training  Visualization  Benchmark testing  Measurement uncertainty  Estimation  Pedestrian attribute recognition  continual learning  uncertainty estimation   Enhancing Robustness of Deep Networks Against Noisy Labels Based on A Two-Phase Formulation of Their Learning Behavior 会议论文  OAI收割 澳大利亚-布里斯班, 2023-7 作者:  Luo YR(罗曜儒)   |  收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2024/01/08 Norm-based Noisy Corpora Filtering and Refurbishing in Neural Machine Translation 会议论文  OAI收割 线上, 2022-12 作者:  Yu, Lu;  Jiajun, Zhang   |  收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2023/05/31 神经机器翻译   CLC: A Consensus-based Label Correction Approach in Federated Learning 期刊论文  OAI收割 ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY, 2022, 卷号: 13, 期号: 5, 页码: 23 作者:  Zeng, Bixiao;  Yang, Xiaodong;  Chen, Yiqiang;  Yu, Hanchao;  Zhang, Yingwei   |  收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2023/07/12 Federated learning  data evaluation  consensus mechanism   Prediction of the transcription factor binding sites with meta-learning 期刊论文  OAI收割 METHODS, 2022, 卷号: 203, 页码: 207-213 作者:  Jing, Fang;  Zhang, Shao-Wu;  Zhang, Shihua   |  收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2023/02/07 Convolution neural network  Transcription factor binding sites  Meta learning  Noisy labels data   Seek Common Ground While Reserving Differences: A Model-Agnostic Module for Noisy Domain Adaptation 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 1020-1030 作者:  Zuo, Yukun;  Yao, Hantao;  Zhuang, Liansheng;  Xu, Changsheng   |  收藏  |  浏览/下载：16/0  |  提交时间：2022/06/06 Noise measurement  Adaptation models  Predictive models  Reliability  Task analysis  Standards  Data models  Noisy domain adaptation  Seek common ground component  Reserve differences component