清华大学李亚利--中文主页-- 18. Yali Li, Shengjin Wang, Qi Tian, Xiaoqing Ding. A Boosting Approach to Exploit Instance Correlations for Multi-Instance Classification. In: IEEE transactions on Neural Networks and Learning Systems， 27(12), 2740-2747, 2015.

+

个人信息

李亚利

电子邮箱：

入职时间：2017-01-01

所在单位：清华大学电子系

学历：博士研究生毕业

办公地点：罗姆楼6-301

在职信息：在职

学术论文

当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 学术论文

18. Yali Li, Shengjin Wang, Qi Tian, Xiaoqing Ding. A Boosting Approach to Exploit Instance Correlations for Multi-Instance Classification. In: IEEE transactions on Neural Networks and Learning Systems， 27(12), 2740-2747, 2015.

发布时间：2021-11-02 点击次数：

是否译文：否

上一条：17. Jingchun Cheng, Yali Li, Jilong Wang, Le Yu, and Shengjin Wang. Exploiting effective facial patches for robust gender recognition. TSINGHUA SCIENCE AND TECHNOLOGY. Volume 2 4, Number 3, June 2019.

下一条：19. Yali Li, Shengjin Wang, Qi Tian, Xiaoqing Ding, A Survey of Recent Advances in Visual Feature Detection. In: Neurocompting, vol 149, Part B, pp. 736-751, 2015.