云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- SELF-TRAINING

SELF-TRAINING: 作品数：15被引量：21H指数：2; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：李志圣孙越恒刘颖张国明胡斌更多>>; 相关机构：兰州财经大学天津大学西北工业大学大连理工大学更多>>; 相关期刊：《Psychosomatic Medicine Research》《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》《计算机工程》《软件工程与应用》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省高校自然科学研究项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>

Active self-training for weakly supervised 3D scene semantic segmentation: 《Computational Visual Media》2024年第3期425-438,共14页Gengxin Liu Oliver van Kaick Hui Huang Ruizhen Hu; supported by Guangdong Natural Science Foundation(2021B1515020085);Shenzhen Science and Technology Program(RCYX20210609103121030);National Natural Science Foundation of China(62322207,61872250,U2001206,U21B2023);Department of Education of Guangdong Province Innovation Team(2022KCXTD025);Shenzhen Science and Technology Innovation Program(JCYJ20210324120213036);the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada(NSERC);Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy(ShenZhen).; Since the preparation of labeled datafor training semantic segmentation networks of pointclouds is a time-consuming process, weakly supervisedapproaches have been introduced to learn fromonly a small fraction of data....; 关键词：semantic segmentation weakly supervised SELF-TRAINING active learning

基于区块链技术的绿色证书核发流程实时半监督自训练算法: 《信息技术》2023年第10期129-135,共7页袁昊杨振伟罗发政赵海萍李娜俞芙妍; 由于大型数据库存在绿色证书错误核发的现象,导致数据库安全性降低,机密数据存在丢失的风险。为此,提出一种基于区块链技术的绿色证书核发流程实时半监督自训练算法。从访问者身份信息、权限信息、行为信息以及生物信息等四个方面提取...; 关键词：区块链技术绿色证书核发流程身份认证半监督Self-Training算法

密度峰值隶属度优化的半监督Self-Training算法被引量：2: 《计算机科学与探索》2022年第9期2078-2088,共11页刘学文王继奎杨正国李冰聂飞平; 国家自然科学基金(61772427,11801345);甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-97,2019A-069);兰州财经大学科研项目(Lzufe2020B-0010,Lzufe2020B-011);甘肃省科技计划项目(20CX9ZA057)。; 现实中由于获取标签的成本很高,大部分的数据只含有少量标签。相比监督学习和无监督学习,半监督学习能充分利用数据集中的大量无标签数据和少量有标签数据,以较少的标签成本获得较高的学习性能。自训练算法是一种经典的半监督学习算法,...; 关键词：密度峰值隶属度簇峰值原型树近亲结点集自训练

Domain Adaptive Semantic Segmentation via Entropy-Ranking and Uncertain Learning-Based Self-Training被引量：2: 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2022年第8期1524-1527,共4页Chengli Peng Jiayi Ma; supported by the Key Research and Development Program of Hubei Province(2020BAB113);the Natural Science Fund of Hubei Province(2019CFA037)。; Dear Editor,This letter develops two new self-training strategies for domain adaptive semantic segmentation,which formulate self-training into the processes of mining more training samples and reducing influence of th...; 关键词：false MINING ENTROPY

近亲结点图编辑的Self-Training算法被引量：1: 《计算机工程与应用》2022年第14期144-152,共9页刘学文王继奎杨正国易纪海李冰聂飞平; 国家自然科学基金面上项目(61772427);国家自然科学基金青年基金项目(11801345);甘肃省高等学校创新能力提升项目(2021B-145);甘肃省自然科学基金(21JR11RA132);兰州财经大学科研项目(Lzufe2020B-011)。; Self-Training算法的性能很大程度上取决于高置信度样本的识别准确度。受DPC算法启发,利用密度峰值定义样本间的原型关系,并构造出近亲结点图这一新型数据结构。在此基础上,提出了一种近亲结点图编辑的Self Training算法(self-training ...; 关键词：近亲结点图半监督分类密度峰值自训练

Active Anomaly Detection Technology Based on Ensemble Learning: 《国际计算机前沿大会会议论文集》2022年第1期53-66,共14页Weiwei Liu Shuya Lei Liangying Peng Jun Feng Sichen Pan Meng Gao; supported by the State Grid Research Project“Study on Intelligent Analysis Technology of Abnormal Power Data Quality based on Rule Mining” (5700-202119176A-0-0-00).; Anomaly detection is an important problem in various research and application fields.Researchers design reliable schemes to provide solutions for effectively detecting anomaly points.Most of the existing anomaly detec...; 关键词：Anomaly detection Ensemble learning Artificial anomaly detection Methods to reduce labor cost Model self-training

Satellite and instrument entity recognition using a pre-trained language model with distant supervision: 《International Journal of Digital Earth》2022年第1期1290-1304,共15页Ming Lin Meng Jin Yufu Liu Yuqi Bai; supported by the National Key Research and Development Program of China:[grant number 2019YFE0126400].; Earth observations,especially satellite data,have produced a wealth of methods and results in meeting global challenges,often presented in unstructured texts such as papers or reports.Accurate extraction of satellite ...; 关键词：Earth observation named entity recognition pre-trained language model distant supervision dictionary-based self-training

Training of clinical pharmacists in psychiatric pharmacy services during the prevention and treatment of COVID-19: 《Psychosomatic Medicine Research》2021年第3期88-97,共10页Yue-Han Guo Chun-Fang Liu Liang Ma Yong-Li Fu Qian Liu Meng-Meng Shi Xiao-Lu Wang Mao-Sheng Fang Ting Xu Lei Zhang; Projects supported by National Natural Science Foundation of China(Project Number 81771445).; A series of pharmacy services of clinical pharmacists at the Wuhan Mental Health Center during the prevention and treatment of Coronavirus disease 2019(COVID-19),such as participation in the formulation of COVID-19 pr...; 关键词：Psychiatric departments New coronavirus pneumonia Clinical pharmacists Pharmacy services Self-training of clinical pharmacists

基于半监督学习的多源软件缺陷预测模型被引量：1: 《软件工程与应用》2020年第2期116-123,共8页于龙海吴晓鸰凌捷许遵鸿; 广东省重点领域研发计划项目资助(项目编号2019B010139002);广州市科技计划项目资助(项目编号201902020006、201902020007、201902010034)。; 本文研究在不同的软件项目之间,建立通用软件缺陷预测模型的方法。通过分析多源软件的项目信息,本文设计了25维软件特征用于机器学习。为了克服不同软件项目之间的代码区别,实现模型的通用性,使用基于半监督学习Self-training自训练算...; 关键词：SELF-TRAINING 软件缺陷预测多源软件

基于多重分形和半监督EM的LPI雷达信号识别被引量：4: 《控制与决策》2018年第11期1941-1949,共9页王星符颖陈游周一鹏呙鹏程; 国家自然科学基金项目(61372167);航空科学基金项目(20152096019); 针对先验信息不完整的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于多重分形和半监督最大期望(EM)的识别算法.该算法计算出信号的多重分形谱,提取出信号的多重分形谱参数特征;针对EM算法中全部未标记样本集的加入会...; 关键词：多重分形半监督学习 SELF-TRAINING 信号识别低截获概率雷达

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