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题名:
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人工智能中的多标记、聚类及目标检测方法 / 伊卫国, 严羚玮, 宋旭东著 , |
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ISBN:
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978-7-5229-2870-8 价格： CNY98.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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137页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国纺织出版社 出版日期： 2025 |
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内容提要:
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本书系统探讨了聚类、多标记学习及目标检测的核心理论，并聚焦算法改进与场景应用。前三章梳理基础理论与技术现状，奠定研究框架。后续章节结合实际问题，提出基于SOINN的多标记学习算法，改进YOLOv5s、YOLOv7及YOLOv8n模型，应用于绝缘子缺陷检测、水下小目标识别等工业场景；优化VGG16实现图像分类，设计水质监测预警模型，并提出双分支卷积网络用于微表情分析。 |
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主题词:
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人工智能 |
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主题词:
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目标检测 |
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中图分类法:
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TP18 版次： 5 |
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主要责任者:
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伊卫国 著 |
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主要责任者:
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严羚玮 著 |
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主要责任者:
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宋旭东 著 |
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责任者附注:
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伊卫国，副教授，从事计算机领域研究22年，现任大连交通大学轨道智能工程学院教师，计算机科学与技术专业负责人，学术骨干。担任辽宁省科技专员，多次进驻企业解决人工智能相关关键技术问题，助力企业研发。 |
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责任者附注:
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严羚玮，大连交通大学教师，长期投身人工智能前沿技术研究，发表多篇学术论文。主要方向涉及关联规则，聚类技术，深度学习目标检测等方面。 |
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责任者附注:
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宋旭东，教授、硕士生导师，辽宁省高校优秀青年骨干教师，全国计算机仿真大奖赛优秀辅导教师，大连市IT优秀教师。大连市人工智能与计算机辅助教育学会理事。 |