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IEEE TGRS近三年论文检索记录

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简介：
本资源汇集了IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)近三个年度的所有论文记录，为地球科学与遥感领域的研究者提供全面详实的信息索引。 本资源包含了2020年至2023年期间IEEE TGRS录用的所有文章，总计约4000条记录。这些数据以文章标题加摘要的形式处理，并转换为PDF文档以便于阅读。根据时间顺序被划分为12份文件。

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  • IEEE TGRS近三年论文检索记录
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    本资源汇集了IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)近三个年度的所有论文记录，为地球科学与遥感领域的研究者提供全面详实的信息索引。 本资源包含了2020年至2023年期间IEEE TGRS录用的所有文章，总计约4000条记录。这些数据以文章标题加摘要的形式处理，并转换为PDF文档以便于阅读。根据时间顺序被划分为12份文件。
     
  • IEEE TGRS CyCU-Net: 网络
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    IEEE TGRS CyCU-Net是一种先进的深度学习网络架构，专为遥感图像分析设计，旨在提高目标检测与分类精度。该模型结合了循环神经网络和卷积神经网络的优势，增强了特征提取能力，并在多种遥感任务中展现出卓越性能。 IEEE_TGRS_CyCU-NetCyCU-Net：通过学习级联自动编码器的循环一致性解混网络 该工具箱中的代码实现了“ CyCU-Net：通过学习级联自动编码器实现循环一致性解混网络”。更具体地，其详细信息如下。 L. Gao, Z. Han, D. Hong, B. Zhang 和 J. Chanussot，“CyCU-Net：通过学习级联自动编码器进行循环一致性解混网络”，IEEE地理科学与遥感学报，doi:10.1109/TGRS.2021.3064958。 如果此代码对您的研究有用且有帮助，请引用论文。系统特定说明：该代码已在Python 3.6.12和Torch 1.6.0的环境中进行了测试。 如何使用它？ 直接运行demo.py以根据上述论文中存在的Samson数据重现结果。 如果您要在自己的数据中运行代码，则可以相应地更改输入（例如，数据）并调整参数。请注意输入矩阵。
     
  • 近三年知识图谱论文综述
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    简介：本文全面回顾了近三年来知识图谱领域的研究进展与趋势，涵盖技术革新、应用案例及未来发展方向。 这篇综述文章探讨了知识图谱理论及其在各个领域的应用，包括医疗等领域的一些下游应用场景。
     
  • 2008年关于铜带检测的IEEE论文
    优质
    该论文发表于2008年，聚焦于铜带的质量控制技术研究，提出了基于机器视觉和信号处理算法的高效检测方法，对提高工业生产中的金属材料质量有重要贡献。 2008年发表的一篇关于铜带检测的IEEE论文非常全面且深入地运用了神经网络技术进行研究。这篇论文在该领域具有很高的参考价值。
     
  • 近期三年软考笔记汇总
    优质
    《近期三年软考笔记汇总》是一本集成了最近三年软件设计师考试重点、难点及考点解析的学习资料，旨在帮助考生高效备考。 本段落介绍了一种采用多级索引结构的文件系统，在该系统中磁盘块大小为512字节，每个块号需要占用3字节的空间。当根索引使用一级索引时，单个文件的最大长度可达85KB；而若使用二级索引，则单个文件的最大长度可达到14450KB。文中还详细说明了计算过程及相关公式。
     
  • IEEE TGRS GCN: Danfeng Hong, Lianru Gao, Jing Yao, Bing Zhang...
    优质
    《IEEE TGRS GCN》是由Danfeng Hong、Lianru Gao、Jing Yao和Bing Zhang等人撰写的一篇关于遥感图像处理的论文，采用图卷积网络改进目标识别精度。发表于国际电气与电子工程师学会 Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)期刊。 图卷积网络用于高光谱图像分类的工具箱中的代码实现了以下功能。更详细的信息如下所示：引用该论文如果此代码对您的研究有用且有帮助，请参考文献： D. Hong, L. Gao, J. Yao, B. Zhang, A. Plaza, 和 J. Chanussot 的《用于高光谱图像分类的图卷积网络》，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，2020年。 @article{hong2020graph, title = {Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification}, author = {D. Hong and L. Gao and J. Yao and B. Zhang and A. Plaza 和 J. Chanussot} }
     
  • 最近三年关于动作识别的若干论文
    优质
    该文集汇编了过去三年间在动作识别领域具有代表性的研究论文，涵盖算法创新、应用场景拓展及技术挑战等多个方面。 以下是关于动作识别的几篇2013年至2015年间的论文目录： - 《利用三维卷积神经网络进行人体行为识别》（PAMI, 2013） - 《基于Actons的动作识别方法》（ICCV, 2013） - 《改进轨迹下的动作识别》（ICCV, 2013） - 《通过轨迹池化深度卷积描述符进行动作识别》（CVPR, 2015） - 《ActivityNet：一个大规模视频基准，用于人体活动理解》（CVPR, 2015） - 《基于视觉词袋和融合方法的动作识别的全面研究与良好实践》（2014年） - 《结构化预测下的并发动作检测》（ICCV, 2013） - 《密集轨迹及运动边界描述符在行动识别中的应用》（2013年） - 《利用李群表示的三维骨架进行人体行为识别》（CVPR, 2014） - 《用于动作识别的多视图超向量方法》（2014年） - 《最富信息关节序列(SMIJ)：一种新的用于人类骨骼行动识别的表现形式》（2014年） - 《深度双流卷积网络的好实践探究》（2015年） - 《视频中的动作识别的两层卷积神经网络方法》（ICCV, 2014）
     
  • IEEE数据库检索指南
    优质
    《IEEE数据库检索指南》为读者提供了全面而实用的信息资源利用技巧，特别针对工程、技术及科学领域的文献检索需求设计。 IEEE检索使用指南可以帮助提高搜索论文的效率，希望对你有所帮助。
     
  • 三维模型检索的研究综述（论文）.pdf
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    本文为一篇关于三维模型检索领域的研究综述性文章，系统回顾了该领域的发展历程、当前技术及未来趋势，旨在为相关研究人员提供参考与借鉴。 在当前的信息化浪潮中，三维建模技术正在深刻地影响并改善着我们的生活。作为这一领域中的关键技术之一，三维模型检索被广泛应用于计算机辅助设计以及面部识别等多个方面。
     
  • 如何使用IEEE检索教程
    优质
    本教程旨在指导读者掌握利用IEEE数据库进行高效文献检索的方法和技巧，涵盖基础搜索策略及高级筛选技术。 IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）是全球最大的技术行业协会之一，致力于推动技术创新并造福人类。它在全球160多个国家和地区拥有超过38万会员，涵盖电子、电气工程、计算机科学及航空航天等多个科技领域。IEEE的核心业务包括出版物发行、会议组织、标准制定、会员服务和教育项目。 IEEE Xplore是该协会提供的一款在线数据库平台，用户可以在此平台上获取广泛的科技文献信息。Xplore界面直观且高效，类似于Google搜索引擎但专业性和深度更胜一筹。它不仅收录了电气工程与计算机科学领域的顶级期刊，还涉及通信、电路设计、航空技术、图像处理、机器人学和人工智能等多个前沿科技领域。 使用IEEE Xplore时，用户可以进行多种类型的检索操作，例如查找特定的期刊或会议论文以及关于某主题的研究成果。平台高级功能允许通过作者姓名查询专家信息或者通过机构名、地名和国家名称定位领先研究机构。 此外，Xplore提供“Early Access Articles”功能让用户提前阅读完成同行评审但尚未正式出版的文章，从而及时掌握科研动态。检索结果可以按学科分类展示，并可通过添加更多关键词或选择聚类项目进一步细化搜索范围。“摘要Plus”功能帮助用户理解文章主要内容并通过相关链接找到更多文献资源。 对于希望深入了解某一主题或跟踪学术动向的研究人员来说，熟练掌握IEEE Xplore的使用技巧至关重要。该平台不仅提供了海量科技文献资料，还配备了强大的分析工具助力快速准确地获取和解读信息，是科研工作的重要资源之一。因此参加如PPT形式的学习教程可以有效提升用户在科技文献检索方面的技能，并提高研究效率。