耶利米亚·D·登
人员信息
附属： 奥塔哥大学 附属： 华南理工大学 附属： 香港大学
其他同名人员
优化列表
2020年–今天
2024 
[公元27年] 袁素珍（Suzhen Yuan） , 赵文浩 , 耶利米亚·D·登 , 夏树荫 , 李贤丽（Xianli Li） :
基于拉普拉斯高斯算子的量子图像边缘检测。 量子信息处理。 23 ( 5 ) : 178 ( 2024 ) 2023 [第61条] 埃兰加·N·费尔南多 , 耶利米亚·D·登 :
使用机器学习在社交媒体上增强僧伽罗语中的仇恨语音检测。 ACIS公司 2023 [公元60年] 桑德·保罗·茨瓦恩堡 , 科迪·文森特 , 杰里迈亚·登 , 马库斯·古特纳 , 瑞安·盖奇 , 莫伊拉·史密斯 , 路易丝信号 :
儿童数字分心：一项对12岁儿童每天屏幕时间记录的观察研究。 ACIS公司 2023 [i11] 袁岳 , 耶利米亚·D·登 , 德克·德·里德 , 帕特里克·曼宁 , 迪维亚·阿迪亚 :
变分自动编码器学习更好的EEG肥胖分类特征表示。 CoRR公司 abs/2302.00789 ( 2023 ) [i10] 让·李 , 德克·德·里德 , 迪维亚·阿迪亚 , 马修·哈尔 , 耶利米亚·D·登 :
使用改进的特征选择从静息状态原始EEG信号中检测慢性疼痛。 CoRR公司 abs/2306.15194 ( 2023 ) 2022 [公元26年] 艾琳娜·特特雷娃 
, 让·李 , 耶利米亚·D·登 , Argyris K.Stringaris公司 , 纳伦·帕特 :
捕获大脑认知关系：跨任务整合基于任务的功能磁共振成像显著提高预测和重测可靠性。 神经影像 263 : 119588 ( 2022 ) [j25] 侯金勇 , 丁雪杰 , 耶利米亚·D·登 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 :
使用交叉嫁接生成堆栈进行深度对抗性转换学习。 神经网络 149 : 172-183 ( 2022 ) [c59] 营盘（Ying Pang） , 张海波 , 耶利米亚·D·登 , 彭丽芝 , 飞腾 :
基于规则的协作学习与异构本地学习模型。 巴基斯坦（1） 2022 : 639-651 [公元58年] 侯金勇 , 丁雪杰 , 耶利米亚·D·登 :
基于泄漏扰动的血管图像半监督语义分割。 WACV（加权平均值） 2022 : 1769-1778 [第九章] 侯金勇 , 耶利米亚·D·登 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 , 丁雪杰 :
使用跨域潜在调制的变分传输学习。 CoRR公司 腹肌/2205.15523 ( 2022 ) [i8] 袁岳 , 德克·德·里德 , 帕特里克·曼宁 , 萨曼莎·罗斯 , 耶利米亚·D·登 :
利用源定位脑电图特征寻找肥胖的神经特征。 CoRR公司 abs/2208.14007 ( 2022 ) [i7] 杰里米亚·邓 :
电池规模确定：在延迟容忍网络中收集能量的传感器节点建模。 CoRR公司 abs/2210.05316 ( 2022 ) 2021 [公元24年] 胡晓敏 , 张寿荣 , 李敏（音） , 耶利米亚·D·登 :
用于特征选择的多模态粒子群优化算法。 申请。 软计算。 113 ( 零件 ) : 107887 ( 2021 ) [公元23年] 冯凤伟 , 陈伟能 , 杨强 , 耶利米亚·D·登 , 罗晓楠 , 胡进 , Jun Zhang（张军） :
一个用于昂贵优化的基于分类器辅助的水平学习群优化程序。 IEEE传输。 进化。 计算。 25 ( 2 ) : 219-233 ( 2021 ) [公元57年] 侯金勇 , 耶利米亚·D·登 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 , 丁雪杰 :
变分迁移学习的跨域潜在调制。 WACV（加权平均值） 2021 : 3148-3157 [i6] 侯金勇 , 丁雪杰 , 耶利米亚·D·登 :
使用泄漏扰动的血管图像的半监督语义分割。 CoRR公司 abs/2110.11998 ( 2021 ) 2020 [公元22年] 林汉和 , 耶利米亚·D·登 , 迪克·阿尔伯斯 , 费利克斯·威廉·西伯特 :
基于CNN多任务学习的履带摩托车头盔使用检测。 IEEE接入 8 : 162073-162084 ( 2020 ) [公元21年] 顾贤斌 , 耶利米亚·D·登 :
一种用于图像分割的多特征二分图集合。 模式识别。 莱特。 131 : 98-104 ( 2020 ) [公元56年] 让·李 , 耶利米亚·D·登 , 德克·德·里德 , 迪维亚·阿迪亚 :
使用Motif属性分类集成对EEG信号进行性别分类。 国际JCNN 2020 : 1-8 [i5] 侯金勇 , 丁雪杰 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 , 耶利米亚·D·登 :
使用交叉生成堆栈进行深度对抗转换学习。 CoRR公司 abs/2009.12028 ( 2020 ) [i4] 让·李 , 杰里米亚·邓 , 迪维亚·阿迪亚 , 德克·德·里德 :
使用选定的大脑连通性表示进行静态EEG性别分类。 CoRR公司 abs/2012.11105 ( 2020 ) [i3] 侯金勇 , 耶利米亚·D·登 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 , 丁雪杰 :
用于变分迁移学习的跨域潜在调制。 CoRR公司 abs/2012.11727 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元20年] 索菲·扎雷 , 耶利米亚·D·登 :
自给能健身器材的能量收集模型：可行性研究。 国际J.并行应急分布式系统。 34 ( 4 ) : 412-429 ( 2019 ) [公元55年] 耶利米亚·D·登 :
集群无线传感器网络同步预测感知的性能建模。 APCC公司 2019 : 165-170 [公元54年] 侯金勇 , 丁雪杰 , 耶利米亚·D·登 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 :
使用具有交叉流堆栈的深度网络的无监督域适配。 ICCV研讨会 2019 : 3257-3264 [i2] 侯金勇 , 丁雪杰 , 杰里迈亚·登 :
使用具有交叉流堆栈的深度网络的无监督域适配。 CoRR公司 abs/1902.06328 ( 2019 ) 2018 [公元19年] 刘小芳 , Zhi-Hui Zhan先生 , 耶利米亚·D·登 , 李云（Yun Li） , 天龙谷 , Jun Zhang（张军） :
用于云计算中虚拟机放置的节能蚁群系统。 IEEE传输。 进化。 计算。 22 ( 1 ) : 113-128 ( 2018 ) [公元18年] 强阳（Qiang Yang） , 陈伟能 , 耶利米亚·达登 , 李云（Yun Li） , 天龙谷 , Jun Zhang（张军） :
用于大规模优化的基于水平的学习群优化程序。 IEEE传输。 进化。 计算。 22 ( 4 ) : 578-594 ( 2018 ) [c53] 肖恩·辛·施远（Sean Xin-Shyuan Lee） , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 , 玛丽亚姆·普维斯 :
智能电网中大规模联盟结构优化生成的分层群体学习方法。 澳大利亚人工智能会议 2018 : 16-28 [第52条] 索菲·扎雷 , 杰里米亚·邓 :
压缩比和重建方法对电子健康设备ECG分类的影响：初步研究。 澳大利亚人工智能会议 2018 : 85-97 [c51] 肖恩·辛·施远（Sean Xin-Shyuan Lee） , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 , 玛丽亚姆·普维斯 , 彭丽芝 :
智能电网最优联盟结构生成的改进PBIL算法。 PAKDD（研讨会） 2018 : 345-356 2017 [公元17年] 强阳（Qiang Yang） , 陈伟能 , 天龙谷 , 张华翔 , 耶利米亚·D·登 , 李云（Yun Li） , Jun Zhang（张军） :
用于大规模优化的基于分段的优势学习群优化器。 IEEE传输。 赛博。 47 ( 9 ) : 2896-2910 ( 2017 ) [公元16年] 刘群峰 , 陈伟能 , 耶利米亚·D·登 , 天龙谷 , 张华翔 , 俞正涛 , Jun Zhang（张军） :
通过可视化置信区间对全局优化问题的随机算法进行基准测试。 IEEE传输。 赛博。 47 ( 9 ) : 2924-2937 ( 2017 ) [公元50年] 肖恩·辛·施远（Sean Xin-Shyuan Lee） , 耶利米亚·D·登 , 彭丽芝 , 马丁·普维斯 , 玛丽亚姆·普维斯 :
智能电网最优联盟结构生成的Top-k优值加权PBIL。 图标（4） 2017 : 171-181 [公元49年] 艾哈迈德·沙希 , 杰里米亚·邓 , 布伦登·伍德福德 :
使用自适应弹性梯度学习在线隐藏条件随机场识别活动驱动行为。 图标（1） 2017 : 515-525 [公元48年] 艾哈迈德·沙希 , 杰里迈亚·登 , 布伦登·伍德福德 :
一种基于多类不平衡学习的流集成分类器用于活动识别。 国际JCNN 2017 : 3983-3990 [公元47年] 索菲·扎雷 , 埃米尔·霍塞因·阿夫沙尔·塞迪格 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
使用移动能量采集传感器的集成排队模型进行缓冲区管理。 PIMRC公司 2017 : 1-5 2016 [公元46年] 耶利米亚·D·登 :
基于增量和核PCA算法的能量数据流在线异常检测。 ICDM研讨会 2016 : 390-397 [公元45年] 塞皮德·扎雷 , 耶利米亚·D·登 :
健身器材的能量管理政策：人类日常生活的案例研究。 ITNAC公司 2016 : 13-18 [公元44年] 顾贤斌 , 杰里米亚·邓 , 马丁·普维斯 :
基于超像素的图像分割的层次分割树。 IVCNZ公司 2016 : 1-6 [公元43年] 林汉和 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 , 艾哈迈德·沙希 :
视频监控中实时异常事件检测的在线加权聚类方法。 ACM多媒体 2016 : 536-540 [公元42年] 林汉和 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
基于多实例增量和减量单类支持向量机的镜头边界检测。 PAKDD（1） 2016 : 165-176 [i1] 顾贤斌 , 杰里米亚·邓 , 马丁·普维斯 :
低秩表示下基于超像素协方差描述子的图像分割。 CoRR公司 abs/1605.05466 ( 2016 ) 2015 [公元15年] 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
混合课堂教学服务模型：综合方法。 信息学教育。 14 ( 1 ) : 37-52 ( 2015 ) [公元14年] 穆尼尔·沙阿 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
用于实时背景减法的自适应CodeBook（SACB）模型。 图像视觉。 计算。 38 : 52-64 ( 2015 ) [j13] 徐玉伟 , 杰里迈亚·登 , 马吕斯·诺沃斯塔夫斯基 , 马丁·普维斯 :
使用分析容量估计优化多跳无线网络中视频流的路由。 J.计算。 系统。 科学。 81 ( 1 ) : 145-157 ( 2015 ) [公元12年] Femi A.Aderohunmu女士 , 戴维德·布鲁内利 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
一种用于反应式无线传感器网络监控应用的数据采集协议。 传感器 15 ( 5 ) : 10221-10254 ( 2015 ) [公元41年] 阿德尔·贾维德 , 黄志毅 , 张海波 , 耶利米亚·D·登 :
CAMS：基于共识的列车本地化锚节点管理方案。 ADHOC-NOW（立即调整） 2015 : 107-120 [公元40年] 艾哈迈德·沙希 , 布伦登·伍德福德 , 耶利米亚·D·登 :
基于自适应聚类集成学习的流传感器数据事件分类。 澳大利亚人工智能会议 2015 : 505-516 [公元39年] 林汉和 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
基于在线自适应单类支持向量机的人群场景异常检测。 ICIP公司 2015 : 2434-2438 [公元38年] 萨米尔·汗 , 苏彭永 , 杰里迈亚·登 :
基于改进SIFT描述子的医学图像模态集成分类。 IVCNZ公司 2015 : 1-6 2014 [j11] 穆尼尔·沙阿 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
视频背景建模：最近的方法、问题和我们提出的技术。 机器。 视觉。 申请。 25 ( 5 ) : 1105-1119 ( 2014 ) [公元37年] 阿德尔·贾维德 , 张海波 , 黄志毅 , 杰里米亚·邓 :
BWS：使用无线传感器网络进行列车定位的信标驱动唤醒方案。 国际商会 2014 : 276-281 [c36] 顾贤斌 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
通过合并颜色协方差矩阵流形改进基于超像素的图像分割。 ICIP公司 2014 : 4403-4406 [公元35年] 耶利米亚·D·登 :
延迟容忍网络路由协议的经验容量建模和评估。 政府间气候变化专门委员会 2014 : 1-2 [公元34年] 顾贤斌 , 杰里米亚·邓 , 马丁·普维斯 :
使用多层二分图和格拉斯曼流形的基于超像素的分割。 IVCNZ公司 2014 : 119 [公元33年] 林汉和 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·J·伍德福德 :
用于人群场景分析的时空金字塔匹配。 PRICAI的MLSDA 2014 : 12 [公元32年] 杰里米亚·邓 , 李新施元 , 卡梅隆·麦克米兰 , 艾莎·里莫尼 , 张明（Ming Zhang） :
通过基于马尔可夫链的剖面分析和聚类分析风速数据。 PRICAI的MLSDA 2014 : 67 [e3] 阿什法库尔·拉赫曼 , 杰里米亚·邓 , 李久镛 :
MLSDA 2014年第二届感官数据分析机器学习研讨会论文集，澳大利亚昆士兰州黄金海岸，澳大利亚，2014年12月2日。 ACM公司 2014 ，国际标准图书编号 978-1-4503-3159-3 [目录] 2013 [j10] 苏彭永 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
基于语义上下文中新颖性检测的野生动物视频关键帧提取。 Multim公司。 工具应用程序。 62 ( 2 ) : 359-376 ( 2013 ) [公元9年] 关根良 , 王志勇 , 石羊路 , 杰里迈亚·达登 , 大卫·达甘·冯 :
基于关键点的关键帧选择。 IEEE传输。 电路系统。 视频技术。 23 ( 4 ) : 729-734 ( 2013 ) [公元31年] 杰里米亚·邓 , 张岳（音） :
无线传感器网络的轻型在线预测数据聚合。 澳大利亚AI MLSDA 2013 : 35 [公元30年] 林汉和 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
使用量化二进制代码和时空位置保持投影的事件检测。 澳大利亚人工智能会议 2013 : 123-134 [公元29年] 穆尼尔·沙阿 , 杰里米亚·邓 , 布伦登·伍德福德 :
生长神经气体视频背景模型（GNG-BM）。 澳大利亚人工智能会议 2013 : 135-147 [公元28年] Femi A.Aderohunmu女士 , 贾科莫·帕西 , 戴维德·布鲁内利 , 杰里米亚·邓 , 卢卡·贝尼尼 , 马丁·普维斯 :
在现实世界部署中延长WSN生存期的预测算法的权衡。 DCOSS公司 2013 : 283-285 [公元27年] Femi A.Aderohunmu女士 , 贾科莫·帕西 , 戴维德·布鲁内利 , 耶利米亚·D·登 , 卢卡·贝尼尼 , 马丁·普维斯 :
一种用于延长WSN生存期的特定于应用程序的预测算法。 DCOSS公司 2013 : 374-381 [公元26年] 穆尼尔·沙阿 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
通过自适应学习和时空投票改进高斯混合背景模型。 ICIP公司 2013 : 3436-3440 [公元25年] 徐玉伟 , 杰里米亚·邓 , 马吕斯·诺沃斯塔夫斯基 :
多跳无线网络上视频流的服务质量：基于分析容量估计的准入控制方法。 ISSNIP公司 2013 : 345-350 [c24] Femi A.Aderohunmu女士 , 贾科莫·帕西 , 戴维德·布鲁内利 , 杰里米亚·邓 , 卢卡·贝尼尼 :
使用轻量级预测算法延长无线传感器网络的寿命。 ISSNIP公司 2013 : 461-466 【c23】 Femi A.Aderohunmu女士 , 贾科莫·帕西 , 卢卡·贝尼尼 , 杰里米亚·邓 , 戴维德·布鲁内利 :
SWIFTNET：用于快速反应监测应用程序的数据采集协议。 SIES公司 2013 : 93-96 [电子2] 杰里米亚·邓 , 张海波 :
2013年12月2日，新西兰达尼丁，MLSDA’13，感官数据分析机器学习研讨会。 ACM公司 2013 ，国际标准图书编号 978-1-4503-2513-4 [目录] 2012 [j8] 苏彭永 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
通过语义上下文建模在野生动物场景中进行新颖性检测。 模式识别。 45 ( 9 ) : 3439-3450 ( 2012 ) [公元22年] 穆尼尔·沙阿 , 杰里迈亚·登 , 布伦登·伍德福德 :
使用高斯和SURF特征混合的照明不变背景模型。 ACCV研讨会（1） 2012 : 308-314 【c21】 徐玉伟 , 杰里米亚·邓 , 马吕斯·诺沃斯塔夫斯基 :
使用分析容量估计优化多跳无线网络中的路由：视频流的研究。 HPCC-过程 2012 : 748-755 [公元20年] Femi A.Aderohunmu女士 , 杰里米亚·邓 , 马丁·普维斯 :
无线传感器网络中能量异构的节能协议覆盖保持优化：一项实证研究。 HPCC-过程 2012 : 1173-1178 [第19条] 苏彭永 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
基于语义上下文建模的野生动物视频关键帧提取。 国际JCNN 2012 : 1-8 [第18条] 穆尼尔·沙阿 , 杰里米亚·邓 , 布伦登·伍德福德 :
通过局部匹配和局部自适应学习增强高斯背景模型的混合。 IVCNZ公司 2012 : 103-108 [第17条] 林汉和 , 杰里米亚·邓 , 布伦登·伍德福德 :
视频流形建模：为异常检测找到正确的参数设置。 IVCNZ公司 2012 : 168-173 [电子1] 布伦丹·麦卡恩 , 史蒂芬·米尔斯 , 耶利米亚·D·登 :
2012年11月26日至28日，新西兰达尼丁IVCNZ’12，新西兰图像与视觉计算。 ACM公司 2012 ，国际标准图书编号 978-1-4503-1473-2 [目录] 2011 [j7] Femi A.Aderohunmu女士 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
在能量异构的无线传感器网络中增强聚类。 国际J总线。 数据通信。 Netw公司。 7 ( 4 ) : 18-31 ( 2011 ) [j6] 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 , 玛丽亚姆·普维斯 :
软件工作量估算：在集成数据挖掘方法中协调算法和领域知识。 《国际情报杂志》。 技术信息。 7 ( 三 ) : 41-53 ( 2011 ) [j5] 杰里迈亚·登 , 马丁·普维斯 :
使用约束串联排队模型进行多核应用程序性能优化。 J·奈特。 计算。 申请。 34 ( 6 ) : 1990-1996 ( 2011 ) [第16条] 穆尼尔·沙阿 , 耶利米亚·D·登 , 布伦登·伍德福德 :
用于实时背景减法的增强码本模型。 图标（3） 2011 : 449-458 2010 【j4】 杰里米亚·邓 :
多模式检索中的混沌联想记忆控制。 认知。 计算。 2 ( 4 ) : 257-264 ( 2010 ) [第15条] 苏彭永 , 耶利米亚·D·登 , 马丁·普维斯 :
为野生动物场景中的新颖性检测建模语义上下文。 国际货币兑换协会 2010 : 1254-1259
2000 – 2009
2008 [j3] 耶利米亚·D·登 , 克里斯蒂安·西蒙马赫 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 :
乐器分类的特征分析研究。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 B部分 38 ( 2 ) : 429-438 ( 2008 ) 2007 [注2] 大登 :
使用自组织地图进行基于内容的图像收集摘要和比较。 模式识别。 40 ( 2 ) : 718-727 ( 2007 ) [第14条] 耶利米亚·D·登 , 马修·格里森 :
加工木材中的自动变色检测。 澳大利亚人工智能会议 2007 : 637-641 2006 [第13条] 伊雷娜·科普林斯卡 , 大登 , 费利克斯·费格 :
使用标记和未标记数据进行图像分类。 欧盟SIPCO 2006 : 1-5 [c12] 克里斯蒂安·西蒙马赫 , 大登 , 斯蒂芬·克雷菲尔德 :
古典乐器的特征分析与分类：一项实证研究。 ICDM公司 2006 : 444-458 2005 [第11条] 大登 , 张建华 :
组合多个基于精度的分类器进行室内外场景分类。 文博会（1） 2005 : 720-725 [第10条] 大登 , 海科·沃尔夫 :
POISE-为图像搜索引擎实现基于内容的图片组织。 KES（2） 2005 : 1-7 2004 【c9】 大登 , 张建华 , 马丁·普维斯 :
基于自组织地图的图像采集的可视化和比较。 交流开关 2004 : 97-102 【c8】 布伦登·伍德福德 , 大登 , 乔治·本维尔 :
一种基于小波的神经模糊系统，用于小图像集的数据挖掘。 ACSW公司 2004 : 139-143 【c7】 大登 :
勇敢面对语义鸿沟：从图像和视频中映射视觉概念。 ICDM公司 2004 : 50-59 【c6】 大登 :
通过自组织地图的距离测量对图像采集进行基于内容的比较。 MMM（毫米） 2004 : 233-240 2003 [j1] 大登 , 尼古拉·卡萨波夫 :
通过演化自组织映射进行在线模式分析。 神经计算 51 : 87-103 ( 2003 ) 2001 【c5】 大登 , 尼古拉·卡萨波夫 :
用于在线图像颜色量化的进化局部学习模型。 ICIP（1） 2001 : 906-909 2000 【c4】 大登 , 尼古拉·卡萨波夫 :
ESOM：一种从在线数据流演化自组织映射的算法。 IJCNN（6） 2000 : 3-8
1990 – 1999
1999 【c3】 王志勇 , 哲如池 , 耶利米亚·达登 , Yinlin余 :
用于图像检索的块约束分形编码方案。 可视化 1999 : 673-660 1995 【c2】 邓小平 , 陈国平 , Y.L.Yu先生 :
多分辨率下接受野的自组织学习。 ICNN公司 1995 : 2831-2834 1994 【c1】 大登 , 陈国平 , Yinglin余 :
基于空间Gabor滤波器和自组织特征映射的手写体汉字识别。 ICIP（3） 1994 : 940-944
合著者索引
