Interpretable image features for anomaly identification on hexagonal net knitting machines
Interpretable image features for anomaly identification on hexagonal net knitting machines
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用于六角网针织机异常识别的可解释图像特征
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Toru Kobayashi
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tetsuo Imai;Shoya Ogawa;Nobuyuki Yonaga;Kazuki Fukae;Kenichi Arai;Toru Kobayashi
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影响因子：
8
作者：
Gu, Jiuxiang;Wang, Zhenhua;Chen, Tsuhan
通讯作者：
Chen, Tsuhan
AutoProtoNet：原型网络的可解释性
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
arXiv.org
影响因子：
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作者：
Pedro Sandoval Segura;W. Lawson
通讯作者：
W. Lawson
利用深度学习检测 IPMN 病变并进行良恶性诊断
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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作者：
Sugimoto Y;Kurita Y;Kuwahara T et al.;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生
通讯作者：
桑原崇通 原和生
影响因子：
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作者：
Jiang W
通讯作者：
Jiang W