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标题
Trusted Deep Domain Adaptation with Uncertainty Measure Based on Evidence Theory
基于证据理论的不确定性测度可信深度域自适应
相关领域
计算机科学 领域（数学分析） 人工智能 域适应 任务（项目管理） 适应（眼睛） 度量（数据仓库） 机器学习 数据挖掘 数学 工程类 数学分析 分类器（UML） 物理 系统工程 光学
网址
https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10446542
DOI
10.1109/icassp48485.2024.10446542 doi
其它 期刊：ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
作者：Ying Lv; Jianpeng Ma; Qilin Li; Gang Xu
出版日期：2024-03-18
求助人
GoQao 在 2025-01-03 23:32:03 发布自四川，悬赏 30 积分
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  • 1天前

    熊仔一百 熊仔一百 Lv63 上传了文件

    待审核 Trusted_Deep_Domain_Adaptation_with_Uncertainty_Measure_Based_on_Evidence_Theory.pdf (1.48 MB)

  • 1天前

    科研通AI2.0 科研通AI2.0 机器人 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载

    23:32:05 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载
    23:32:03 科研通AI机器人（上海）收到请求，开始寻找文献
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  • 1天前

    GoQao GoQao 求助人 Lv4 发起了本次求助

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