Zobrazeno 1 - 10
of 113
pro vyhledávání: '"Mao, Jianxu"'
In recent years, the rapid expansion of model sizes has led to large-scale pre-trained models demonstrating remarkable capabilities. Consequently, there has been a trend towards increasing the scale of models. However, this trend introduces significa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.14961
Autor:
Yi, Junfei, Mao, Jianxu, Liu, Tengfei, Li, Mingjie, Gu, Hanyu, Zhang, Hui, Chang, Xiaojun, Wang, Yaonan
Knowledge distillation (KD) is a widely adopted and effective method for compressing models in object detection tasks. Particularly, feature-based distillation methods have shown remarkable performance. Existing approaches often ignore the uncertaint
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.06999
To improve the performance in identifying the faults under strong noise for rotating machinery, this paper presents a dynamic feature reconstruction signal graph method, which plays the key role of the proposed end-to-end fault diagnosis model. Speci
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.05281
In this paper, we propose a novel minimum gravitational potential energy (MPE)-based algorithm for global point set registration. The feature descriptors extraction algorithms have emerged as the standard approach to align point sets in the past few
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.06460
Publikováno v:
In Reliability Engineering and System Safety January 2023 229
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:
In Engineering Applications of Artificial Intelligence September 2022 114
Publikováno v:
Transportation Letters; Sep2024, Vol. 16 Issue 7, p658-671, 14p