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机器人技术是汇集了当今世界在计算机、机电、材料、传感器、控制技术等多个学科领域的尖端技术，尤其是双足步行机器人，因其具有类人的外形和步行方式及其广泛的社会应用前景和
图卷积神经网络是一种基于不规则或非欧几里得数据进行预测和分析的模型。数据科学如今发展迅速,图卷积神经网络在各行各业都有很多应用。本文的主要内容可分为两部分:1.本文提出了一种新的图卷积神经网络解决网络表示学习中的节点分类问题。它建立在一个基于深度的图结构表示上,我们称之为基于深度的子图卷积神经网络(DSCNN,short for Depth-based Subgraph Convolutional
由Vapnik等人建立的统计学习理论(Statistics Learning Theory，SLT)，是一种小样本的机器学习理论，为机器学习问题提供了统一的框架。通过对学习一致收敛问题的讨论，SLT给出了学习
纹理合成是当前计算机图形学，计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。在计算机图形学中，经常使用纹理在粗糙的几何模型上表现精细的结构，纹理合成是绘制复杂场景真实感图形最
本文研究了两个实际问题中的小子样推断方法。第一个问题是关于军事中有重要意义的弹道一致性评定。通过分析对国家军用标准中建议的现行评定方案中存在问题，提出了两种改进方
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