المؤلفون: WAN Pengcheng, FENG Weike, TONG Ningning, WEI Wei

المصدر: Xibei Gongye Daxue Xuebao, Vol 41, Iss 3, Pp 587-594 (2023)

مصطلحات موضوعية: 频谱预测, 射频干扰, 深度神经网络, 循环神经网络, Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics, TL1-4050

وصف الملف: electronic resource

Relation: https://www.jnwpu.org/articles/jnwpu/full_html/2023/03/jnwpu2023413p587/jnwpu2023413p587.html; https://doaj.org/toc/1000-2758; https://doaj.org/toc/2609-7125

URL الوصول: https://doaj.org/article/3c58994f67634d44b6818787075bbe63

المؤلفون: 贾澎涛, 林开义, 郭风景

المصدر: Gong-kuang zidonghua, Vol 48, Iss 4, Pp 105-113 (2022)

مصطلحات موضوعية: 煤自燃温度预测, 气体指标, 深度神经网络, 循环神经网络, sru单元, 粒子群算法, Mining engineering. Metallurgy, TN1-997

Relation: https://doaj.org/toc/1671-251X; https://doaj.org/article/dae9df038a4c48cbb6541e6a003785e6

الاتاحة: https://doi.org/10.13272/j.issn.1671-251x.2021090047
https://doaj.org/article/dae9df038a4c48cbb6541e6a003785e6

المؤلفون: 姚红革, 张玮, 杨浩琪, 喻钧

مصطلحات موضوعية: 视觉注意机制, 循环神经网络, 深度强化学习, 目标定位

Relation: 自动化学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56157

الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56157
https://doi.org/10.16383/j.aas.c200045

المؤلفون: 牟永强, 范宝杰, 孙超, 严蕤, 郭怡适

مصطلحات موضوعية: 卷积神经网络, 循环神经网络, 文本识别, 多任务学习, 价格牌识别

Relation: 自动化学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56425

الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56425
https://doi.org/10.16383/j.aas.c190633

المؤلفون: 汤鹏杰, 王瀚漓

مصطلحات موضوعية: 视频描述, 卷积神经网络, 循环神经网络, 语段生成, 情感表达, 逻辑语义

Relation: 自动化学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56406

الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56406
https://doi.org/10.16383/j.aas.c200662

المؤلفون: 赵杰, 张春元, 刘超, 周辉, 欧宜贵, 宋淇

مصطلحات موضوعية: 深度学习, 循环神经网络, 递归最小二乘, 迷你批学习, 优化算法

Relation: 自动化学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56308

الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56308
https://doi.org/10.16383/j.aas.c190847

المؤلفون: 张忠豪, 董方敏, 胡枫, 吴义熔, 孙水发

مصطلحات موضوعية: 深度学习, 循环神经网络, 门控循环单元, 残差连接

Relation: 自动化学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56239

الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56239
https://doi.org/10.16383/j.aas.c190591

المؤلفون: 聂少军, 王粤, 汪运鹏, 赵敏, 隋婧

مصطلحات موضوعية: 气动力测量, 风洞天平, 动态校准, 人工智能, 循环神经网络, 二类

Relation: 力学学报; http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/87553

الاتاحة: http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/87553

المؤلفون: 张建寰, 吉莹, 陈立东

مصطلحات موضوعية: 深度学习, 长短时记忆, 门循环单元, 循环神经网络, 栈式自编码器, 负荷预测, 预测精度

Relation: 自动化仪表,2019,(08); https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/177086

الاتاحة: https://doi.org/10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2018060050
https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/177086

المؤلفون: 张祥文, 陆紫耀, 杨静, 林倩, 卢宇, 王鸿吉, 苏劲松

مصطلحات موضوعية: 带权词格, 循环神经网络, 句子语义建模, 情感分类, 问句分类

Relation: 计算机研究与发展,2019,56(04):854-865; https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/174995

الاتاحة: https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/174995

المؤلفون: 库涛, 熊艳彬, 杨楠, 林乐新, 朱珠

مصطلحات موضوعية: 卷积神经网络, 循环神经网络, 图像语义理解, 全局交互机制, 数据正则化, 门控循环单元GRU

Relation: 控制与决策; http://ir.sia.cn/handle/173321/25452

الاتاحة: http://ir.sia.cn/handle/173321/25452

المؤلفون: 李媛, 彭晓东, 周武根, 李运, 谢文明

مصطلحات موضوعية: 小行星, 循环神经网络卷积神经网络(RNN-CNN), 单应性矩阵, 位姿估计, asteroid, recurrent neural network-convolutional neural network(RNN-CNN), homography matrix, pose estimation

Relation: 传感器与微系统; http://ir.nssc.ac.cn/handle/122/7448

الاتاحة: http://ir.nssc.ac.cn/handle/122/7448

المؤلفون: 张晓路, 李斌, 常健, 唐敬阁

مصطلحات موضوعية: 强化学习, 水下滑翔蛇形机器人, 马尔可夫决策过程, 循环神经网络

Relation: 机器人; http://ir.sia.cn/handle/173321/24403

الاتاحة: http://ir.sia.cn/handle/173321/24403

المؤلفون: 曲星宇, 曾鹏, 李俊鹏

مصطلحات موضوعية: 故障诊断, 深度学习, 循环神经网络, 长短期记忆故障诊断

Relation: 信息与控制; http://ir.sia.cn/handle/173321/24714

الاتاحة: http://ir.sia.cn/handle/173321/24714

المؤلفون: 王博立, 史晓东, 苏劲松

مصطلحات موضوعية: 古汉语, 断句, 循环神经网络, ancient Chinese, sentence segmentation, recurrent neural network

Relation: 北京大学学报. 自然科学版,2017,(2):255-261; https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/164718

الاتاحة: https://doi.org/10.13209/j.0479-8023.2017.032
https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/164718

المؤلفون: 李雪莲, 段鸿, 许牧

مصطلحات موضوعية: 自然语言处理, 中文分词, 门循环单元, 字嵌入, 循环神经网络, natural language processing, Chinese word segmentation, gated recurrent, unit (GRU), character embedding, recurrent neural networks

Relation: 厦门大学学报. 自然科学版,2017,(2):237-243; https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/164713

الاتاحة: https://doi.org/10.6043/j.issn.0438-0479.201610023
https://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/164713

المؤلفون: 杨楠, 南琳, 张丁一, 库涛

المصدر: 杨楠,南琳,张丁一,等. 基于深度学习的图像描述研究[J]. 红外与激光工程,2018,47(2):18-25.

مصطلحات موضوعية: 卷积神经网络, 循环神经网络, 门控循环单元, 自然语言处理, 图像描述, manag, psy

Relation: http://ir.sia.cn/handle/173321/21609

الاتاحة: http://ir.sia.cn/handle/173321/21609

المؤلفون: 蔡樵旭, TSAI, CHIAO-HSU

المساهمون: 公共衛生學系碩士班

مصطلحات موضوعية: 腎病, 空氣污染, 深度學習, 長短期記憶, 循環神經網絡, Renal disease, Air pollution, Deep learning, Long and short-term memory, Recurrent neural network

وصف الملف: 102 bytes; text/html

Relation: http://ir.cmu.edu.tw/ir/handle/310903500/59840; http://ir.cmu.edu.tw/ir/bitstream/310903500/59840/1/index.html

الاتاحة: http://ir.cmu.edu.tw/ir/handle/310903500/59840
http://ir.cmu.edu.tw/ir/bitstream/310903500/59840/1/index.html

المؤلفون: 杨杰超

المساهمون: 王学雷

مصطلحات موضوعية: 近红外光谱, 卷积神经网络, 循环神经网络, 生成对抗网络, 土壤成分估测

Relation: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/44712

الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/44712

المؤلفون: 陳思奇, Chen, Si-Qi

المساهمون: 廖四郎, Liao, Szu-Lang

مصطلحات موضوعية: 深度學習, 卷積神經網絡, 循環神經網絡, C-RNN, 匯率, Deep learning, Convolutional neural network, Circular neural network, Exchange rate

وصف الملف: 1180088 bytes; application/pdf

Relation: [1] Chen, K., Zhou, Y., & Dai, F. (2015, October). A LSTM-based method for stock returns prediction: A case study of China stock market. In 2015 IEEE international conference on big data (big data) (pp. 2823-2824). IEEE.\n[2] Dunis, C. L., & Huang, X. (2002). Forecasting and trading currency volatility: An application of recurrent neural regression and model combination. Journal of forecasting, 21(5), 317-354.\n[3] Dunis, C. L., Laws, J., & Sermpinis, G. (2011). Higher order and recurrent neural architectures for trading the EUR/USD exchange rate. Quantitative Finance, 11(4), 615-629.\n[4] Guresen, E., Kayakutlu, G., & Daim, T. U. (2011). Using artificial neural network models in stock market index prediction. Expert Systems with Applications, 38(8), 10389-10397.\n[5] Gao, S. E., Lin, B. S., & Wang, C. M. (2018, December). Share price trend prediction using CRNN with LSTM structure. In 2018 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C) (pp. 10-13). IEEE.\n[6] Takeuchi, L., & Lee, Y. Y. A. (2013). Applying deep learning to enhance momentum trading strategies in stocks. In Technical Report. Stanford University.\n[7] Tino, P., Schittenkopf, C., & Dorffner, G. (2001). Financial volatility trading using recurrent neural networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 12(4), 865-874.\n[8] Yu, S. S., Chu, S. W., Chan, Y. K., & Wang, C. M. (2019). Share Price Trend Prediction Using CRNN with LSTM Structure. Smart Science, 7(3), 189-197.\n[9] 賴嘉蔚，（2018）。卷積神經網絡預測時間序列能力分析。國立政治大學金融學研究所碩士論文，台北市。取自https://hdl.handle.net/11296/y25ux2; G0107352041; https://nccur.lib.nccu.edu.tw//handle/140.119/131512; https://nccur.lib.nccu.edu.tw/bitstream/140.119/131512/1/204101.pdf

الاتاحة: https://nccur.lib.nccu.edu.tw//handle/140.119/131512
https://doi.org/10.6814/NCCU202001114
https://nccur.lib.nccu.edu.tw/bitstream/140.119/131512/1/204101.pdf