航空影像中车辆检测的深度学习(中文5000字,英文PDF)摘要航拍图像中车辆的检测广泛应用于许多领域。在本文中，我们提出了一种新的双焦点损失卷积神经网络框架（DFL-CNN）。在所提出的框架中，在CNN结构中使用跳过连接来增强特征学习。此外，焦点损失函数用于替代所提出的区域网络和最终分类器中的传统交

一个新的网络类的结构性质和复杂性：Collatz步数图表(中文10000字,英文PDF)摘要在本文中，我们介绍一个生物启发模型来生成复杂的网络。与迄今为止引入的其他许多网络建设程序相比，我们的方法根据一维符号序列生成网络，这些符号序列与数量理论中所谓的Collatz问题有关。本文的主要目的是首先从C

基于自动调制识别和解调的MSOM技术(中文5000字,英文PDF)摘要    自动调制识别和解调是在认知无线接收器中的两个基本组件。为了使自动调制识别类型和解调的无线电信号在同一时间，本文提出了一种基于MSOM神经网络新颖的方法。这种有效的方法将直接应用到规范化的无线电

用小波作为输入支持向量机和神经网络的磁共振脑图像分类(中文6000字,英文PDF)摘要在本文中，我们提出了一种新的方法，使用小波作为神经网络自组织映射的输入和支持向量机的人脑磁共振（MR）图像的分类。所提出的方法将MR脑图像分类为正常或异常。我们使用52个MR脑图像的数据集测试了所提出的方法。使用神

无线协议的比较：蓝牙、UWB、ZigBee和Wi-Fi(中文6000字,英文PDF)摘要：蓝牙（IEEE 802.15.1），UWB（IEEE 802.15.3），ZigBee(IEEE 802.15.4），和Wi-Fi（IEEE 802.11）是四种低功耗短程无线通信协议标准。从应用程序的角度来看

突出对象检测：基准(中文10000字,英文PDF)摘要:我们广泛地比较，定性和定量地比较了6个具有挑战性的数据集中的40个最先进的模型（28个突出物体检测，10个固定预测，1个目标和1个基准），用于基准突出物体检测和分割方法。从迄今为止的结果来看，我们的评估显示，在过去几年中，在精度和运行时间方面均

面向移动设备的量化卷积神经网络(中文8000字,英文PDF)摘要：最近卷积神经网络在众多计算机视觉任务上有着优秀的表现。然而，卷积神经网络的应用由于高计算复杂度的限制使得高性能的硬件成为必备条件。在这篇论文中，我们提出了一个名叫量化卷积神经网络来同时加速计算并减少网络的存储容量。卷积层和全联接层中权

基于深度卷积神经网络的图像去噪方法(中文9000字,英文PDF)摘要：图像去噪仍然是图像处理中的一个挑战性问题。作者提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的新型图像去噪方法。与其他基于学习的方法不同，作者设计了DCNN来实现噪声图像。因此，可以通过将噪声图像与污染图像分离来获得潜在清晰图像。在训

基于部分传感器噪声方差知识的能量约束分散最佳线性无偏估计(中文3600字,英文PDF)摘要：这封信研究了能量受限的MMSE分散最佳线性无偏估计的估计问题融合规则，假设1每个传感器都可以只发送其原始测量的量化版本到融合中心（FC），2传感器噪声方差的确切知识在FC处未知，但只有相关的统计描述可用。问题

基于Matlab的卫星图像恢复去噪方法比较研究(中文4500字,英文PDF)摘要：在图像处理中，噪声可以被定义为灰度图像中不希望出现的随机变化亮度或是彩色图像中出现的颜色信息。 在大多数图像处理应用中，噪声像素与图像像素叠加在一起，使得从噪声图像中检索有用图像像素或信息变得非常困难，图像的质量肯定会