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谢广平
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武颖娜
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倪娜
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杨婷婷
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1.
Multimodal Representation Learning for Blastocyst Assessment
[343]
2.
HARNet: Hierarchical adaptive regression with location recovery fo..
[300]
3.
Deep Learning-Based Quantitative Blastocyst Assessment
[264]
4.
Progressive self-supervised learning: A pre-training method for cr..
[111]
5.
面向跨域数据和小样本数据的深度学习泛化性能研究
[29]
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1.
Progressive self-supervised learning: A pre-training method for cr..
[2]
2.
HARNet: Hierarchical adaptive regression with location recovery fo..
[1]
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[1]
Gu, Yao,Zheng, Zhe,Wu, Yingna,Xie, Guangping,&Ni, Na.(2025).Progressive self-supervised learning: A pre-training method for crowd counting.
PATTERN RECOGNITION LETTERS
,188,148-154.
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[2]
郑哲. 面向跨域数据和小样本数据的深度学习泛化性能研究[D]. 上海. 上海科技大学. 2023-05-12.
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[3]
Zheng, Zhe,Wang, Youcheng,Ni, Na,et al. Deep Learning-based Quantitative Blastocyst Assessment[C]. Proceedings Of The Annual International Conference Of The Ieee Engineering In Medicine And Biology Society, Embs.345 E 47th St, New York, Ny 10017 Usa.Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc.2023-01-01.
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[4]
Wang, Youcheng,Zheng, Zhe,Ni, Na,et al. Multimodal Representation Learning For Blastocyst Assessment[C]. Ieee International Symposium On Biomedical Imaging.345 E 47th St, New York, Ny 10017 Usa.Ieee Computer Society.2023-01-01.
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[5]
Zheng, Zhe,Ni, Na,Xie, Guangping,Zhu, Aichun,Wu, Yingna,&Yang, Tingting.(2022).HARNet: Hierarchical adaptive regression with location recovery for crowd counting.
NEUROCOMPUTING
,513,329-340.
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