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陈钰嘉,博士毕业于武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室,聚焦于稀疏样本学习、低分辨率样本学习和噪声标签鲁棒性学习等人工智能领域关键问题,提出了创新性的解决方案。研究方向包括,但不仅限于:样本受限场景下图像分割算法研究、人工智能在智慧交通中的应用、多源异构数据融合与应用。现主持事企业单位委托项目1项,曾作为主要完成人参与国家重点研发计划课题和新疆维吾尔自治区自然科学面上基金等纵向项目。参与武汉大学“全国1米地表覆盖分类产品”制作,荣获地理信息科技进步一等奖,被评为2023年度遥感领域十大事件之一。 目前,在国内外重要期刊累计发表14篇学术论文,拥有一项发明专利,参与编写专著一部。其中,以第一/通讯作...
陈钰嘉
Paper Publications
Evaluation of Mine Exploitation Intensity Based on Topsis and BP Neural Network: A Case Study in Fujian Province, China
Release time:2025-12-23 Hits:
Impact Factor:
5.3
Journal:
2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Co-author:
Yujia Chen, Shufang Tian
Indexed by:
EI
Volume:
\
Translation or Not:
no
Date of Publication:
1905-07-11

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