Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Zeng, Yufan"'
Autor:
Zeng, Yufan, Tang, Jiashan
Graph neural networks (GNNs) have been widely applied to numerous fields. A recent work which combines layered structure and residual connection proposes an improved deep architecture to extend CAmouflage-REsistant GNN (CARE-GNN) to deep models named
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.06580
Publikováno v:
In Ecological Indicators November 2023 155
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zeng, Yufan1 (AUTHOR) zengyufan59@bjfu.edu.cn, Yu, Qiang1 (AUTHOR) yuqiang@bjfu.edu.cn, Wang, Xiaoci1 (AUTHOR), Ma, Jun1 (AUTHOR), Xu, Chenglong1 (AUTHOR), Qiu, Shi1 (AUTHOR), Liu, Wei1 (AUTHOR), Wang, Fei1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Remote Sensing. May2023, Vol. 15 Issue 9, p2456. 24p.
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:
2021 Asia-Pacific Conference on Communications Technology and Computer Science (ACCTCS).
This paper presents a virtualization scheme of distribution communication network based on cascade mode and the key technologies to realize real-time, reliable and synchronization. Firstly, this paper describes the technical characteristics of networ
Publikováno v:
Biosurface & Biotribology; Sep2021, Vol. 7 Issue 3, p119-125, 7p
Publikováno v:
SAE Technical Paper Series.