{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2023,11,15]],“日期时间”:“2023-11-15T00:17:19Z”,“时间戳”:1700007439666},“发布者位置”:“Cham”,“引用计数”:20,“发布商”:“Springer Nature Switzerland”,“isbn-type”:[{“值”:“9783031451690”,“类型”:”打印},{“值”:“9783031451706”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[[2023,1,1]],“date-time”:“2023-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1672531200000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.springernature.com\/gp\/researters\/text-and-data-mining”},{“开始”:{“date-ports”:[2023,1,1],“日期-时间”:“2023-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1672531200000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https://www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}],“content-domain”:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},”short-container-title“:[],”published-print“:{”date-parts“:[2023]]}”,“DOI”:“10.1007\/978-3-03”31-45170-6_32“,”类型“:”书壳“,“created”:{“date-parts”:[[2023,11,14]],“date-time”:“2023-11-14T13:03:03:02Z”,“timestamp”:1699966982000},“page”:“312-320”,“update-policy”:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“,”source“:”Crossref“,00a0神经网络“],“前缀”:“10.1007”,“作者”:[{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/0009-0009-3843-4457”,“authenticated-ORCID”:false,“给定”:“Avinash”,“family”:“Dixit”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“give”:“Vinay”,“家族”:“Kulkarni”,“序列”:“additional”,“从属关系”:[]},}“given”:,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2023,12,4]]},“reference”:[{“issue”:“7”,”key“:”32_CR1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“first page”:“6851”,“doi”:“10.1109\/JSEN.2022.3151943”,“volume”:”22“author”:“M Chakraborty”,“year”:“2022”,“unstructured”:“Chakraborty,M.,et al.:DIAT-$$\\mu$$radhar(微滴签名数据集)&$$\\mu$$Radnet(轻量级DCNN)-用于人类可疑活动识别。IEEE Sens.J.22(7),6851\u20136858(2022)“,“journal-title”:“IEEE Sens.J.”},{“key”:“32_CR2”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chen,H.等:基于FMCW雷达的时域3DCNN的人类活动识别。摘自:IEEE MTT-S国际微波生物医学会议(IMBioC),第245\u2013247页。IEEE(2022)“,“DOI”:“10.1109\/IMBioC52515.2022.9790101”},{“key”:“32_CR3”,“unstructured”:“Chen,V.C.:时频变换雷达微多普勒分析。In:第十届IEEE统计信号与阵列处理研讨会论文集,第463\u2013466页(2000)”}、{“issue”:“12”,“key“32_CR”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:3585“,“DOI”:“10.1109\/JSEN.2017.2697077”,“volume”:“17”,“author”:“E Cippitelli”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Cippiteli,E.,et al.:用于坠落检测的雷达和RGB深度传感器:综述。IEEE Sens.J.17(12),3585\u20133604(2017)“,“期刊标题”:“IEEE Sens.J.”},{“key”:“32_CR5”,“unstructured”:“Furukawa,H.:从合成孔径雷达图像进行端到端自动目标识别的深度学习。arXiv预印本arXiv:1801.08558(2018)”}Gurbuz,S.Z.,Rahman,M.M.,Kurtoglu,E.,Macks,T.,Fioranelli,F.:针对雷达微观敌手特征分类的对抗性学习的交叉频率训练(新兴研究人员)。收录于:《雷达传感器技术》第二十四卷,第11408卷,第58\u201368页(2020)“,“DOI”:“10.1117\/12.559155”},{“key”:“32_CR7”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Hossain,M.S.:智能家庭医疗的患者状态监测。收录于IEEE多媒体与展览研讨会国际会议(ICMEW),第1\u20136页(2016)”,“DOI:”10.1109\/IMEW.2016.7574719“},{“问题”:“6”,“关键”:“32_CR8”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“84”,“doi”:“10.1145\/3065386”,“卷”:“60”,“作者”:“A Krizhevsky”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“Krizhovsky,A.,Sutskever,I.,Hinton,G.E.:具有深度卷积神经网络的ImageNet分类。Commun.ACM 60(6),84\u.201390(2017)“,”journal-title“:”通用。ACM“},{“问题”:“3”,“关键”:“32_CR9”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“1191”,“doi”:“10.1109 \/JSEN.2019.2946095”,“卷”:“20”,“作者”:“H Li”,“年份”:“2019年”,“非结构化”:“Li,H.,et al.:用于多模态连续人类活动识别和跌倒检测的Bi-LSTM网络。IEEE Sens.J.20(3),1191\u20131201(2019)”,“新闻标题”:“IEEE Sens.J.“},{“问题”:“3”,“关键”:“32_CR10”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“435”,“doi”:“10.1017\/S1759078714000282”,“卷”:“6”,“作者”:“PT Molchanov”,“年份”:“2014年”,“非结构化”:“Molchanv,P.T.:通过微多普勒特征对小型无人机和鸟类进行分类。国际微波电线技术协会6(3),435\u2013444(2014))“,”《国际微波电线杂志》。Technol公司。“},{”key“:”32_CR11“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Reddy,V.V.,Peter,S.:使用FMCW雷达的无人机微干扰特征分析。收录于:IEEE雷达会议,pp.1\u20136(2021)“,”doi“:”10.1109\/RadarConf2147009.2021.9454978“}Salmi,J.,Luukkonen,O.,Koivunen,V.:基于连续波雷达的生命体征评估:建模和实验。收录于:IEEE雷达会议,第564\u2013569(2012)页“,”DOI“:”10.1109\/Radar.2012.621204“},{“问题”:“12”,“关键”:“32_CR13”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“2462”,“DOI”:“10.1109\/LGRS.2017.2771405”,“卷”:“14”,“作者”:“MS Seyfo\u011flu”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“Seyfo\u011flu,M.S.,G\u00fcrb\u00fcz,S.Z.:用于低训练样本支持度的微扑克分类的深度神经网络初始化方法。IEEE地质科学。遥感快报。14(12),2462\u20132466(2017)“,“期刊标题”:“IEEE Geosci。遥感快报。“},{”key“:”32_CR14“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Seyfo\u011flu,M.S.,G\u00fcrb\u00fcz,S.Z.,\u00d6zbayo\u011flu,A.M.,Y\u00fc ksel,M.:辅助和非辅助步态识别的微扰特征的深度学习。摘自:IEEE雷达会议,第1125\u20131130页。IEEE(2017)“,”DOI“:”10.1109\/RADAR.2017.7944373“},{”issue“:”9“,”key“:”32_CR15“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1140”,”DOI:“10.1049\/iet-rsn.2015.0118”,”volume“:,1140\u20131146(2015)“,”新闻标题“:”IET雷达声纳导航。“},{”key“:”32_CR16“,”unstructured“:”Trockman,A.,Kolter,J.Z.:“补丁就是你所需要的吗?arXiv预打印arXiv:2201.09792(2022)“}”,{“key”:“32_CR17”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructure”:“”Yadav,S.S.、Agarwal,R.、Bharath,K.、Rao,S.、Thakur,C.S.:微型雷达:基于MmWave雷达的边缘计算人类活动分类。摘自:IEEE国际电路与系统研讨会(ISCAS),第2414\u20132417页。IEEE(2022)”,“DOI”:“10.1109\\ISCAS48785.2022.9937293”},{“key”:“32_CR18”,“series title”:“计算机科学讲义”,“DOI断言”:“出版商”,“第一页”:“280”,“DOI”:“10.1007\\978-3-642-25085-9_33”,“volume title”:“模式识别、图像分析、计算机视觉和应用的进展”,“author”:“D Yessad”,“year”:“2011”非结构化”:“Yessad,D.,Amrouche,A.,Debyech,M.,Djeddou,M.:使用语音识别工具对地面监视雷达进行微多普勒分类。收录:San Martin,C.,Kim,S.-W.(编辑)CIARP 2011。LNCS,第7042卷,第280\u2013287页。斯普林格,海德堡(2011)。https:\/\/doi.org/10.1007\/978-3-642-25085-9_33“},{“issue”:“2”,“key”:“32_CR19”,“首页”:“1”,“volume”:“3”,“author”:“R Zhang”,“year”:“2018”,“nonstructured”:“Zhang,R.,Cao,S.:使用毫米波雷达通过CNN进行实时人体运动行为检测。IEEE Sens.Lett.3(2),1\u20134(2018)”,“期刊标题”:“IEEE Sens.Lett.”},{“issue”:“15”,“键”:“32_CR20“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”12350“,”doi“:”10.1109\/JIOT.2021.3063504“,”volume“:“8”,“author”:“J Zhu”,“year”:“2021”,“unstructured”:“Zhu,J.,Lou,X.,Ye,W.:基于雷达的人类活动识别的移动边缘计算轻量级深度学习模型。IEEE Internet Things J.8(15),12350\u201312359(2021)“,”journal-title“:”IEEE Internet Things J.“}],”container-title”:[“计算机科学讲义”,“模式识别和机器智能”],”original-title:[],”link“:[{”URL“:”https:\/\/link.springer.com\/content\/pdf\/10007\/978-3-031-45170-6_32“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2023,11,14]],”date-time“:”2023-11-14T13:06:58Z“,”timestamp“:1699967218000},”score“:1,”resource“:{primary”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/10007\/978-3-031-45170-6_32”},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2023]]},“ISBN”:[“9783031451690“,”9783031471706“],”references-count“:20,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-031-45170-6_32“,”relationship“:{},”ISSN“:[”0302-9743“,”1611-3349“],“ISSN-type”:[{“value”:“0302-974”,“type”:“print”},{“value”:”1611-349“,”type“:”electronic“}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2023]]},“assertion”:[{“value”:“2023年12月4日”,“order“:1,”name“:”first_online“,”label“:”first online“,“group”:{“name”:“ChapterHistory”,“label”:“章节历史”}},{“value”:“PReMI”,“order”:1,“name”:“conference_acrombit”,“table”:“conference-Acromnim”,“groups”:{“name:”ConferenceInfo“,”table“:”ConferenceInformation“}}“,{”value“:”国际模式识别和机器智能会议”,“顺序”:2,“名称”:“会议名称”,“标签”:“会议名称”,“组”:{“名称”:“会议信息”,“标签”:“会议信息”}},{“值”:“加尔各答”,“顺序”:3,“名称”:“会议城市”,“标签”:“会议城市”,“组”:{“名称”:“会议信息”,“标签”:“会议信息”}},{“value”:“India”,“order”:4,“name”:“conference_country”,“label”:“ConferenceCountry”,”group“:{”name“:”ConferenceInfo“,”label“:”会议信息“}},{”value“:”2023“,”order“:5,”name“”:”conference_year“,”tabel“:“会议年”,”group“:{”name“;”ConferenceInfo“”,“table”:“会议信息”},“value“”:“2023年12月12日”,“订单”:7,“名称”:“conference_start_date”,“label”:“会议开始日期”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”“”:“会议编号”,“组”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}},{“value”:“premi2023”,“order”:10,“名称”:“Conference_id”,“标签”:“会议id”,“group”:标签“:”会议url“,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“conferenceInformation”}},{“value”:“Double-blind”,“order”:1,“name”:“type”,”label“:”type“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label:“Peer Review Information(由会议组织者提供)”}}}:“会议管理系统”,“组”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“311”,“order”:3,“名称”:“number_of_submissions_sent_for_Review”,“标签”:“发送供评审的提交数”,“group”::“同行评议信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“91”,“order”:4,“name”:“number_of_full_papers_accepted”,“label”:“已接受的全文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:”同行评议资讯(由会议主办方提供)“}}:“number_of_short_papers_accepted”,“label”:“接受的短文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“标签”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“29%-值由等式计算\”已接受的完整论文数\/已发送供审阅的提交数*100”,然后四舍五入为整数。“,”订单“:6,”名称“:”acceptance_rate_of_Full_Papers“,”标签“:”完整论文的接受率“,”组“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行审阅信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”3“,“order”:7,“name”:“average_number_of_reviews_per_paper”,“label”:“每篇论文的平均评论数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“标签”:“同行评论信息(由会议组织者提供)”}},{“value”:“3”,“orders”:8,“name”:“average_nument_of_papers_per_reviewer”,”label“:“每位审阅者的平均论文数”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:“同行评审信息(由会议组织者提供)”}}}]}}