Guangzhou Experimental Station

🇨🇳 CN

论文数

7

总引用数

208

H-Index

6

研究人员

19

关于

暂无简介。

研究焦点

Artificial intelligence7 · 208 次引用
Computer science7 · 208 次引用
Robot6 · 163 次引用
Artificial neural network3 · 137 次引用
Machine learning3 · 125 次引用
Classifier (UML)1 · 70 次引用
Reinforcement learning1 · 70 次引用
Convolutional neural network1 · 70 次引用
Sensor fusion1 · 70 次引用
Engineering2 · 57 次引用

主要成就

6
H 指数
7
论文
208
总引用数
19
教职员与研究人员
🏆 最高被引论文
An adaptive reinforcement learning-based multimodal data fusion framework for human–robot confrontation gaming
70 次引用 · 2023
📊 篇均引用: 30
📈 最高产年份: 2023 (3)
🔬 研究焦点: Artificial intelligence, Computer science, Robot, Artificial neural network, Machine learning, Classifier (UML)

代表论文

  1. 1
    An adaptive reinforcement learning-based multimodal data fusion framework for human–robot confrontation gaming
    70 次引用 · 2023
  2. 2
    A deep learning framework for accurate reaction prediction and its application on high-throughput experimentation data
    45 次引用 · 2023
  3. 3
    An integrated model for predicting pupils’ acceptance of artificially intelligent robots as teachers
    35 次引用 · 2023
  4. 4
    RGB-D Image Processing Algorithm for Target Recognition and Pose Estimation of Visual Servo System
    23 次引用 · 2020
  5. 5
    Vision-based neural formation tracking control of multiple autonomous vehicles with visibility and performance constraints
    22 次引用 · 2021
  6. 6
    Learning robot anomaly recovery skills from multiple time-driven demonstrations
    10 次引用 · 2021
  7. 7
    A Research on Face Profile Surface Acquisition and Robot Trajectory Planning
    3 次引用 · 2019

教职员与研究人员

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