{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部件”：[[2024,3,26]]，“日期-时间”：“2024-03-26T13:20:48Z”，“时间戳”：1711459248786}，“引用-计数”：31，“出版商”：“IEEE”，“许可证”：[{“开始”：{'日期-部件“：[2021,7,18]]，”日期-时间“：”2021-07-18T00:00:00Z“，”timestamp“：1626566400000}，”content-version“：”vor“，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/ieeexplore.iee.org\/Xplorehelp\/downloads\/license-information\/ieee.html”}，{“start”：{“date-parts”：[2021,7,18]]，“date-time”：“2021-07-18T00:00:00Z”，“timestamp”：1626566400000}，“content-version”：“stm-asf”，“delay-in-days“：0，”URL“https:\\/doi.org\/10.1 5223\/policy-029“}，{“开始”：{“日期部分”：[[2021,7,18]]，“date-time”：“2021-07-18T00:00:00Z”，“timestamp”：1626566400000}，“content-version”：“stm-asf”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\\/doi.org\/10.15223\/policy-037”}]，“content-domain”：{“domain”:[]，“crossmark-restriction”：false}，”short-container-title“：[]，”published-print“：{”date-parts“：[2021,7,18]]}，“doi”：“10.1109\/ijcnn52387.2021.9533928”，“类型”：“procesdings-article”，“created”：{“date-parts”：[[2021,9,20]]，“date-time”：“2021-09-2T21:27:41Z”，“timestamp”：1632173261000}，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：5，“title”：[“使用合成数据自动检测威胁对象，用于实时X射线行李检查”]，“prefix”：“10.1109”，”author“：[{”given“given”：”Kunal“family”：“Chaturvedi”、“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“given”：“Ali”，“family”：“Braytee”，“sequences”：“additional”，“filiation“：[]{”given“：”Dinesh Kumar“，”family“：”Vishwakarma“，”sequence“：”additional“，”affiliance“：[]}，}“giving”：“Muhammad”，“家族”：“Saqib”，”se序列“：”additional“”，“从属关系”：[]{“Givent”：“Domingo”，“家庭”：“仅”，“序列”：“附加”，“affiliation”：[]}，{“given”：“Mukesh”，“family”：“Prasad”，“sequence”：“additional”，“affaliance”：[]}]，“member”：“263”，“reference”：[{“key”：”ref31“，”author“：”heusel“，”year“：”2017“，”journal-title“：”GANs Trained by a Two-Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium“}，”{“key”：“ref30”，“author”：“razavi”，“year”：“2019年”，“新闻标题”：“用vq-vae-2生成不同的高保真度图像”}，{“key”：“ref10”，“author”：“bhowmik”，“year”：“2019”，“期刊标题”：“使用真实和合成合成的X射线图像检测违禁物品的好、坏和丑评估卷积神经网络”}，{“key”：“ref11”，“doi断言”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TSMC.2016.2628381”}，{“key”：“ref12”，“author”：“hu”，“year”：“0”，“journal-title”：“通过自下而上注意和元融合进行多标签X射线图像分类”}、{“密钥”：“ref13”，“首页”：“144”、“author:”franzel“，”年：“2012”、“journal-title“：”多视角X射线图像中的目标检测“}，”{“key”：”ref14“，”doi-asserted-by“：”出版商“，“DOI”：“10.1109\/ICIP.2017.8296499”}，{“key”：“ref15”，“author”：“ren”，“year”：“2015”，“journal-title”：“Faster r-cnn Towards real-time object detection with region proposal networks”}、{“key”：”ref16“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1016\/j.patrec.2019.014“10.1109\/访问2019.2902121”}，{“key”：“ref18”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007”，y“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/ACCESS.2020.3015014“}，{”key“：”ref27“}：“ref3”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/s10921-015-0315-7”}，{“key”：“ref6”，“首页”：“709”，“author”：“mery”，“year”：“2016”，“journal-title”：“使用X射线图像的自适应稀疏表示进行行李检查中的物体识别”}：“用于大规模图像识别的极深卷积网络”}，{“key”：“ref5”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1007\/s00138-015-0706-x”}85“}，{”key“：”ref2“，”doi-asserted-by“：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/ICIP.2016.7532519”}，{“key”：“ref9”，“DOI-asserted-by”：“publicher”，“DI:”10.1109\/CVPR.2010.5539887“：”2019“，”新闻标题“：“高保真自然图像合成的大规模gan训练”}，{“key”：“ref21”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/ICCV.2019.00467”}ref26“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：“10.1007\/978-3-319-46448-0_2”}，{“key”：“ref25”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TPAMI.2019.2956516”}]，“event”：{“name”：“2021年国际神经网络联合会议（IJCNN）”，“location”：“中国深圳”，“start”：{“date-parts”：[2021,7,18]}，“end”：}“date-ports”：[2021,7,22]]}}，“集装箱标签”：[“2021年国际神经网络联合会议（IJCNN）”]，“原始标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“http://\/xplorestaging.ieee.org\/ielx7\/9533266\/9533928.pdf？arnumber=9533928”，“内容类型”：“未指定”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“similarity-checking”}]，“存放”：{“日期段”：[2022,5,10]]，“date-parts”时间”：“2022-05-10T15:45:55Z”，“timestamp”：1652197555000}，“score”：1，“resource”：{“primary”：{“URL”：“https:\/\/ieeexplore.iee.org\/document\/9533928\/”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[2021,7,18]]}，'references-count“：31，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1109 \/ijcnn52387.2021.9533928“，”关系“：{}，”主题“：[]，”发布“：{”日期部分“:[[2021,7,18]]}}}