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文献
J-GLOBAL ID：202202274783808013
整理番号：22A0984631
破壊-アグノスティックロバスト領域適応に向けて【JST・京大機械翻訳】
Towards Corruption-Agnostic Robust Domain Adaptation
Xu Yifan
(NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
,
Sheng Kekai
(Youtu Lab, Tencent Inc., Shanghai, China)
,
Dong Weiming
(NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and CASIA-LLvision Joint Lab, Beijing, China)
,
Wu Baoyuan
(The Chinese University of Hong Kong; Shenzhen Research Institute of Big Data, ShenZhen, China)
,
Xu Changsheng
(NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School ofArtificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
,
Hu Bao-Gang
(NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名：
ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
(ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications)
巻： 18 号： 4 ページ： 1-16 発行年： 2022年
JST資料番号： W5702A ISSN： 1551-6857 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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