Zobrazeno 1 - 10
of 22
pro vyhledávání: '"Liu, Shangyuan"'
Learning the graph topology of a complex network is challenging due to limited data availability and imprecise data models. A common remedy in existing works is to incorporate priors such as sparsity or modularity which highlight on the structural pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.24095
Graph learning from signals is a core task in Graph Signal Processing (GSP). One of the most commonly used models to learn graphs from stationary signals is SpecT. However, its practical formulation rSpecT is known to be sensitive to hyperparameter s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.01379
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.
Autor:
Zhang, Kui *, Zhang, Huaibin, Xu, Genhui, Xiang, Shouhe, Xu, Dong, Liu, Shangyuan, Li, Hexuan
Publikováno v:
In Applied Catalysis A, General 2001 207(1):183-190
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Reaction Kinetics & Catalysis Letters; Sep2002, Vol. 77 Issue 1, p13-19, 7p
Autor:
Zhang, Kui, Huang, Changhua, Zhang, Huaibin, Xiang, Shouhe, Liu, Shangyuan, Xu, Dong, Li, Hexuan
Publikováno v:
Applied Catalysis A: General; January 1998, Vol. 166 Issue: 1 p89-95, 7p