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在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。基于它们的共享权重架构和平移不变性特征，它们也被称为位移不变或空间不变的人工神经网络（SIANN）。它们在图像和视频识别，推荐系统，图像分类，医学图像分析，自然语言处理，和财务时间序列中都有应用。
Image Encryption Algorithm Based on Convolutional Neural Networks and Dynamic S-Box Generation
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Quantum Convolutional Neural Networks for Groundwater Heat Plume Prediction: A Surrogate Modeling Approach
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Physics-Informed Modeling for Wood Thermal Analysis and Prediction
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Colab NAS: Obtaining lightweight task-specific convolutional neural networks following Occam's razor
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Connections Between Pairs of Filters Improve the Accuracy of Convolutional Neural Networks
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Convolutions Predictable Offloading to an Accelerator: Formalization and Optimization
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Murmurations, Mestre--Nagao sums, and Convolutional Neural Networks for elliptic curves
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LipKernel: Lipschitz-Bounded Convolutional Neural Networks via Dissipative Layers
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Opto-Atomic Spatio-Temporal Holographic Correlators for High-Speed 3D CNNs
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Towards High-Fidelity Gaussian Splatting with Queried-Convolution Neural Networks
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参考链接
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