文献
J-GLOBAL ID:202202290335795670
整理番号:22A0203901
一次元高密度注意ネットワークによるレーダベース人間活動認識【JST・京大機械翻訳】
Radar-Based Human Activity Recognition With 1-D Dense Attention Network
著者 (3件):
Lai Guoji
(School of Electronic Science and Technology, Shenzhen University, Shenzhen, China)
,
Lou Xin
(School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China)
,
Ye Wenbin
(School of Electronic Science and Technology, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名:
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
(IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻:
19
ページ:
ROMBUNNO.3502505.1-5
発行年:
2022年
JST資料番号:
W1397A
ISSN:
1545-598X
CODEN:
IGRSBY
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)