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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

4,679 篇 会议
2,933 篇 期刊文献
157 册 图书
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馆藏范围

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日期分布

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49 篇 艺术学
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28 篇 法学
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主题

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机构

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作者

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检索条件"任意字段=Image Processing and Pattern Recognition in Remote Sensing"

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27th International Conference on pattern recognition, ICPR 2024

27th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2...

引用

27th International Conference on pattern recognition, ICPR 2024

ISBN: (纸本)9783031783975

The proceedings contain 958 papers. The special focus in this conference is on pattern recognition. The topics include: Supervised Mixup: Protecting the Likely Classes for Adversarial Robustness;IFFusion: Illumination-Free Fusion Network for Infrared and Visible images;infrared and Visible image Fusion Method Based on Learnable Joint Sparse Low-Rank Decomposition;Glare-SNet: Unsupervised Glare Suppression Balance Network;Learning to Detect Lithography Defects in SEM images;time-Aware Intent Contrastive Learning with Rare-Class Sample Generator for Sequential Recommendation;UAD-DPL: An Unknown Encrypted Attack Detection Method Based on Deep Prototype Learning;effects of Primary Capsule Shapes and Sizes in Capsule Networks;ASwin-YOLO: Attention – Swin Transformers in YOLOv7 for Air-to-Air Unmanned Aerial Vehicle Detection;quaternion Squeeze and Excitation Networks: Mean, Variance, Skewness, Kurtosis As One Entity;dualswin-Ynet: A Novel Bimodal Fusion Network for Ship Detection in remote sensing images;STMAE: Spatial Temporal Masked Auto-Encoder for Traffic Forecasting;BF-UNet: Bi-level Routing Attention U-shaped Network Based on Explicit Visual Prompt;learning Dynamic Representations in Large Language Models for Evolving Data Streams;attend, Distill, Detect: Attention-Aware Entropy Distillation for Anomaly Detection;pneumonia Classification in Chest X-Ray images Using Explainable Slot-Attention Mechanism;SegNet-ATT: Cross-Channel and Spatial Attention-Enhanced U-Net for Semantic Segmentation of Flood Affected Areas;WaterMAS: Sharpness-Aware Maximization for Neural Network Watermarking;detection of Oral Potentially Malignant Lesions Through Transformer-Based Segmentation Models;ROI-Aware Dynamic Network Quantization for Neural Video Compression;secureCut: Federated Gradient Boosting Decision Trees with Efficient Machine Unlearning;TVT: Training-Free Vision Transformer Search on Tiny Datasets;one-Shot Classification Is Enough for Automatic Label Mapping;sustainable and

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