Zobrazeno 1 - 10
of 1 087
pro vyhledávání: '"Xialei An"'
Autor:
NIU Sida, ZHAO Liqun, NIU Xianglong, CHEN Tong, WANG Yingchao, MO Lingchao, WU Huaying, ZHANG Min, LONG Peng
Publikováno v:
Yankuang ceshi, Vol 41, Iss 2, Pp 239-250 (2022)
BACKGROUND OMS-2 has shown great significance in ion exchange, catalyst, energy and environment, but the research of natural OMS-2 mineral material cryptomelane is still lacking in the detailed characterization of the composition, structure and genet
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/77057577a4b4417989d55591cdab9383
Publikováno v:
地质科技通报, Vol 40, Iss 6, Pp 124-139 (2021)
The Daxin Xialei Devonian manganese deposit in Guangxi is the first super-massive manganese ore deposit ever discovered in China. Here we conducted detailed petrographic studies on manganese-bearing sequence, ore mineral assemblages and their texture
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0787cd2e523a4bd0a430767a8c95bf88
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.
Class-incremental learning is a challenging problem, where the goal is to train a model that can classify data from an increasing number of classes over time. With the advancement of vision-language pre-trained models such as CLIP, they demonstrate g
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.14143
Class incremental semantic segmentation aims to preserve old knowledge while learning new tasks, however, it is impeded by catastrophic forgetting and background shift issues. Prior works indicate the pivotal importance of initializing new classifier
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.14142
In class-incremental learning (CIL) scenarios, the phenomenon of catastrophic forgetting caused by the classifier's bias towards the current task has long posed a significant challenge. It is mainly caused by the characteristic of discriminative mode
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.18383
Given unlabelled datasets containing both old and new categories, generalized category discovery (GCD) aims to accurately discover new classes while correctly classifying old classes, leveraging the class concepts learned from labeled samples. Curren
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.09974