Zobrazeno 1 - 10
of 170
pro vyhledávání: '"Li, Yutang"'
Currently, image-text-driven multi-modal deep learning models have demonstrated their outstanding potential in many fields. In practice, tasks centered around facial images have broad application prospects. This paper presents \textbf{FaceCaption-15M
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.08515
In some specific scenarios, face sketch was used to identify a person. However, drawing a complete face sketch often needs skills and takes time, which hinder its widespread applicability in the practice. In this study, we proposed a new task named s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.05576
In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have been applied successfully in many fields. However, such deep neural models are still regarded as black box in most tasks. One of the fundamental issues underlying this problem is understandin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.02058
Publikováno v:
In International Journal of Mechanical Sciences 15 June 2024 272
Publikováno v:
In Applied Mathematical Modelling May 2024 129:321-339
Publikováno v:
In Journal of Rare Earths April 2024 42(4):793-802
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Li, Yutang1,2,3 (AUTHOR) 13981903849@139.com, Xiong, Cenbo1 (AUTHOR) xiongcenbo@bit.edu.cn, Zhou, Qinghua4 (AUTHOR) qh.zhou@foxmail.com, Yang, Wanyou5 (AUTHOR) wanyou.yang@foxmail.com, Yang, Rongsong2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Materials (1996-1944). Jan2024, Vol. 17 Issue 1, p128. 27p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.