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Trans.Instrum.Meas.“,”非结构化“:”Dorj,E.、Chen,C.和Pecht,M.(2013年1月2日\u20139)。一种基于贝叶斯隐马尔可夫模型的电子系统异常检测方法。2013年IEEE航空航天会议论文集,美国马耳他州大天空”,“DOI”:“10.1109\/AERO.2013.6497204”},{“key”:“ref_6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first-pages”:“100379”,“DI:”10.1016\/j.cosrev.2021.00379“,“article-title”:“深度学习及其应用的调查”,“volume”:“40”,“author”:“Dong”,“year”:“2021”,“journal-title“:”计算。科学。Rev.“},{”key“:”ref_7“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1”,”doi“:”10.1186\/s40537-020-00392-9“,”article-title“:”COVID-19的深度学习应用程序“,”volume“:1“,”doi“:”10.1038\/s41746-020-00376-2“,”article-title“:”支持深度学习的医学计算机视觉“,“volume”:“4”,“author”:“Esteva”,“year”:“2021”,“journal-title”:“NPJ Digit”。医学“},{”key“:”ref_9“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“6323”,”doi“:”10.32604\/cmc.2022.021716“,”article-title“:”基于深度学习的智能工业故障诊断模型“,”volume“:“crossref”,“首页”:“744”,“DOI“:”10.1109\/TII.2021.3084139“,”article-title“:”稀疏促进强化学习在储能系统下瞬态控制的结构调度“,”volume“:”18“,”author“:”Sun“,”year“:”2021“,”journal-title”:“IEEE 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Favaro,P.(2016年1月11日\u201314)。通过解拼图难题实现视觉表征的无监督学习。荷兰阿姆斯特丹欧洲计算机视觉会议论文集。”,“doi”:“10.1007\/978-319-46466-4_5”},}“key:”ref_30“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Pathak,D.,Krahenbuhl,P.,Donahue,J.,Darrell,T.,and Efros,A.A.(2016年1月27日\u201330)。上下文编码器:通过修复进行特征学习。IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,美国内华达州拉斯维加斯”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.278”},{“key”:“ref_31”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Larsson,G.,Maire,M.,and Shakhnarovich,G.(2017年1月21日\u201326)着色作为视觉理解的代理任务。IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,美国夏威夷州火奴鲁鲁”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.96”},{“key”:“ref_32”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,R.,Isola,P.,and Efros,A.A.(2016年1月11日\u201314).彩色图像着色。欧洲计算机视觉会议记录,荷兰阿姆斯特丹。“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-46487-9_40“},{”key“:”ref_33“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”He,K.,Fan,H.,Wu,Y.,Xie,S.,and Girshick,R.(2020,January 13\u201319)无监督视觉表征学习的动量对比。IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,美国华盛顿州西雅图”,“DOI”:“10.1109”,{“key”:“ref_34”,“unstructured”:“Chen,T.,Kornblith,S.,Norouzi,M.,and Hinton,G.(2020年1月13日,201318)视觉表征对比学习的简单框架。机器学习国际会议论文集,PMLR,虚拟。“},{”key“:”ref_35“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wang,X.,and Qi,G.J.(2021)。增强更强的对比学习。arXiv.“,”doi“:”10.1109\/TPAMI.2022.3203630“}“,{“key”:“ref_36”,“首页”:“22243”,“文章标题”:“大型自我监督模型是强半监督学习者”,“数量”:“33”,“作者”:“陈”,“年份”:“2020年”,“新闻标题”:“高级神经信息处理。系统。“},{”key“:”ref_37“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Liu,W.,Angelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,and Berg,A.C.(2016年1月11日\u201314)。Ssd:单次多盒探测器。《欧洲计算机视觉会议论文集》,荷兰阿姆斯特丹。“,doi”:“10.1007\/978-319-46448-0_2”},”{“key”:“”ref_38“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Sandler,M.、Howard,A.、Zhu,M.,Zhmoginov,A.和Chen,L.C.(2018年1月18日\u201322)。Mobilenetv2:反转残差和线性瓶颈。IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,美国犹他州盐湖城应用力学与材料“},{“键”:“ref_40”,“首页”:“300”,“文章标题”:“通过稳健主成分分析进行IC焊点检测”,“卷”:“7”,“作者”:“蔡”,“年份”:“2017”,“期刊标题”:《IEEE Trans.Compon.Packag.Manuf.Technol.》}Baek,Y.、Lee,B.、Han,D.、Yun,S.和Lee,H.(2019年1月15日\u201320)。用于文本检测的字符区域识别。IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集,美国加利福尼亚州长滩Telea》,“年份”:“2004年”,“新闻标题”:“J.Graph。Tools“},{”key“:”ref_43“,”unstructured“:”Simonyan,K.,and Zisserman,A.(2014)。用于大规模图像识别的深度卷积网络。arXiv.“}Hjelm,R.D.、Fedorov,A.、Lavoie-Marchildon,S.、Grewal,K.、Bachman,P.、Trischler,A.和Bengio,Y.(2018年)。通过相互信息估计和最大化学习深度表示。arXiv公司。“},{”key“:”ref_46“,”first-page“:”15535“,”article-title“:”通过最大化视图之间的相互信息来学习表征“,”volume“:“32”,”author“:”Bachman“,”year“:”2019“,”journal-title”:“Adv.Neural Inf.Process.Syst.”},”{“key”:“ref_47”,”unstructured“:”Henaff,O.(2020年1月13日\u201318).具有对比预测编码的数据高效图像识别。机器学习国际会议论文集,PMLR,虚拟。“},{”key“:”ref_48“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Ye,S.Q.,Xue,C.S.,Jian,C.Y.,Chen,Y.Z.,Gung,J.J.,and Lin,C.Y..(202220138年1月6日)。基于深度学习的通用焊料缺陷检测系统。2022年IEEE消费电子国际会议论文集,台湾台北。“doi”:“10.1109\/ICCE-Taiwan55306.2022.9869217“}],“容器标题”:[“熵”],“原始标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https://www.mdpi.com/1099-4300\/25\/2\/268\/pdf”,“内容类型”:“未指定”,“内容版本”:“vor”,“预期应用程序”:“相似性检查”}],“存放”:{“日期部分”:[[2023,2,1],“日期时间”:“2023-02-01T08:09:03Z“,”timestamp“:1675238943000},”score“:1,”resource“:{”primary”:{“URL”:“https:\/\/www.mdpi.com\/1099-4300\/25\/268”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[2023,1,31]]},《references-count》:48,“journal-sissue”:“{”issue“:”2“,”published-on-line“:{”日期部分“:[[2023,2]}},”alternative-id“:[”e25020268“],”URL“:”http:\/\/dx.doi.org/10.3390\/e25020268“,”relationship“:{},”ISSN“:[”1099-4300“],”ISSN type“:[{”value“:”1099-4300“,”type“:”electronic“}],”subject“:[],”published“:{”date parts“:[[2023,1,31]]}}}