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浏览/检索结果: 共48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 A New Method for Crop Type Mapping at the Regional Scale Using Multi-Source and Multi-Temporal Sentinel Imagery 期刊论文  OAI收割 REMOTE SENSING, 2023, 卷号: 15, 期号: 9, 页码: 2466 作者:  Wang, Xiaohu;  Fang, Shifeng;  Yang, Yichen;  Du, Jiaqiang;  Wu, Hua   |  收藏  |  浏览/下载：7/0  |  提交时间：2023/06/10 crop type mapping  the regional scale  multi-source  multi-temporal  time-series  information entropy  GEE  RF   Origin of the efficiency of spike timing-based neural computation for processing temporal information 期刊论文  OAI收割 NEURAL NETWORKS, 2023, 卷号: 160, 页码: 84-96 作者:  Jiang, Zhiwei;  Xu, Jiaming;  Zhang, Tielin;  Poo, Mu-ming;  Xu, Bo   |  收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2023/03/20 Postsynaptic potential  Spiking neural network  Sequence learning  Temporal information processing   HANDOM: Heterogeneous Attention Network Model for Malicious Domain Detection 期刊论文  OAI收割 COMPUTERS & SECURITY, 2023, 卷号: 125, 页码: 14 作者:  Wang, Qing;  Dong, Cong;  Jian, Shijie;  Du, Dan;  Lu, Zhigang   |  收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2023/07/12 Malware domain detection  Spatial -Temporal contextual correlation  Heterogeneous attention network  Statistical -and -Structural information   STAM: A SpatioTemporal Attention Based Memory for Video Prediction 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2023, 卷号: 25, 页码: 2354-2367 作者:  Chang, Zheng;  Zhang, Xinfeng;  Wang, Shanshe;  Ma, Siwei;  Gao, Wen   |  收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2023/12/04 Global spatiotemporal information  spatio temporal receptive field  3D convolutional neural network  spatiotemporal attention  sequence learning  video prediction   Modeling learnable electrical synapse for high precision spatio-temporal recognition 期刊论文  OAI收割 NEURAL NETWORKS, 2022, 卷号: 149, 页码: 184-194 作者:  Wu, Zhenzhi;  Zhang, Zhihong;  Gao, Huanhuan;  Qin, Jun;  Zhao, Rongzhen   |  收藏  |  浏览/下载：19/0  |  提交时间：2022/07/25 Electrical synapse  coupling  Leaky-integrate-and-fire model  Spatio-temporal information  Bio-plausible neuronal dynamics   The Forest Change Footprint of the Upper Indus Valley, from 1990 to 2020 期刊论文  OAI收割 REMOTE SENSING, 2022, 卷号: 14, 期号: 3, 页码: 19 作者:  Yan, Xinrong;  Wang, Juanle   |  收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2022/09/21 forest disturbance  forest recovery  footprint information  LandTrendr spectral-temporal segmentation algorithm  upper Indus Valley   The Forest Change Footprint of the Upper Indus Valley, from 1990 to 2020 期刊论文  OAI收割 REMOTE SENSING, 2022, 卷号: 14, 期号: 3, 页码: 19 作者:  Yan, Xinrong;  Wang, Juanle   |  收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2022/09/21 forest disturbance  forest recovery  footprint information  LandTrendr spectral-temporal segmentation algorithm  upper Indus Valley   Regulatory effect of improving environmental information disclosure under environmental tax in China: From the perspectives of temporal and industrial heterogeneity 期刊论文  OAI收割 ENERGY POLICY, 2022, 卷号: 164 作者:  Zhang, Jinzhu;  Liu, Yu;  Zhou, Meifang;  Chen, Boyang;  Liu, Yawen   |  收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2023/05/30 Environmental information disclosure (EID)  Environmental tax  Regulatory effect  Temporal heterogeneity  Industrial heterogeneity  CGE model   Motion Feature Aggregation for Video-Based Person Re-Identification 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2022, 卷号: 31, 页码: 3908-3919 作者:  Gu, Xinqian;  Chang, Hong;  Ma, Bingpeng;  Shan, Shiguang   |  收藏  |  浏览/下载：15/0  |  提交时间：2022/12/07 Feature extraction  Optical imaging  Computational modeling  Spatiotemporal phenomena  Data mining  Training  Tracking  Video-based person re-identification  temporal information modeling  motion feature extraction   High-accuracy continuous mapping of surface water dynamics using automatic update of training samples and temporal consistency modification based on Google Earth Engine: A case study from Huizhou, China 期刊论文  OAI收割 ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, 2021, 卷号: 179, 页码: 66-80 作者:  Li, Kewei;  Xu, Erqi   |  收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2021/11/05 Surface water  Time series  Auto-updating of training samples  Temporal consistency detection  Change monitoring  Intra-annual information