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陈岭
【姓名】
陈岭
【职称】
副教授;
【研究领域】
计算机软件及计算机应用;电力工业;计算机硬件技术;
【研究方向】
普适计算、人机交互研究
【发表文献关键词】
视频化身,协同虚拟环境,立体图片处理,虚拟环境,Java3D,化身,立体摄像,头部,计算机支持协同工作,虚拟现实,计算机支持的协同工作,信息过滤,三维模型,氨氧化细菌,amoA,立体摄像机,CSCW,...
【工作单位】
浙江大学
【曾工作单位】
浙江大学;
【所在地域】
浙江杭州
学术成果产出统计表
今年新增
/文献篇数
核心期刊论文数
基金论文数
第一作者篇数
总被引频次
总下载频次
1
/
134
52
49
18
454
12481
文献数(该学者统计年度当年发文总文献数)
被引频次(该学者统计年度当年发文总被引频次)
浏览趋势(该学者统计年度当年发文总浏览频次)
下载频次(该学者统计年度当年发文总下载频次)
学术成果产出明细表
中国期刊全文数据库
共找到53篇
[1]陈纬奇;王敬昌;陈岭;杨勇勤;吴勇;.
基于深度神经网络的多因素感知终端换机预测模型
[J]浙江大学学报(工学版).2021,(01)
[2]许佳辉;王敬昌;陈岭;吴勇;.
基于图神经网络的地表水水质预测模型
[J]浙江大学学报(工学版).2021,(04)
[3]王敬昌;陈岭;余珊珊;蒋晨书;吴勇;.
基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型
[J]浙江大学学报(工学版).2019,(12)
[4]陈东辉;陈岭;王俊凯;吴勇;王敬昌;.
不确定性数据上聚合查询的近似算法
[J]清华大学学报(自然科学版).2018,(03)
[5]余小康;陈岭;郭敬;蔡雅雅;吴勇;王敬昌;.
结合从句级远程监督与半监督集成学习的关系抽取方法
[J]模式识别与人工智能.2017,(01)
[6]何旭峰;陈岭;陈根才;钱坤;吴勇;王敬昌;.
基于LDA主题模型的分布式信息检索集合选择方法
[J]中文信息学报.2017,(03)
[7]梅寒蕾;蔡青林;陈岭;孙建伶;.
一种基于动态时间弯曲的数据流子序列匹配系统
[J]计算机研究与发展.2015,(S1)
[8]沈延斌;陈岭;郭浩东;陈根才;.
基于深度学习的放置方式和位置无关运动识别
[J]浙江大学学报(工学版).2016,(06)
[9]郭浩东;陈岭;丁永锋;陈根才;.
运动识别中基于主题的特征构建方法
[J]浙江大学学报(工学版).2016,(06)
[10]蔡青林;陈岭;梅寒蕾;孙建伶;.
基于两级过滤的时间序列近似查询
[J]浙江大学学报(工学版).2016,(07)
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中国博士学位论文全文数据库
共找到1篇
[1]陈岭.
分布式虚拟环境关键问题研究
[D].浙江大学.2004
更多
中国优秀硕士学位论文全文数据库
共找到1篇
[1]陈岭.
氨单加氧酶基因(amoA)在氨氧化细菌种群分析和定量检测中的应用研究
[D].浙江大学.2003
更多
中国重要会议全文数据库
共找到4篇
[1]高云君;陈岭;陈根才;张学杰;.
时空数据库研究进展综述
[A].第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇).2004-10-14
[2]田美红;陈岭;陈根才;.
PostgreSQL口令认证机制的分析与改进
[A].第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇).2004-10-14
[3]高云君;李春;陈根才;姜贤塔;陈岭;陈纯;.
一种有效的历史移动对象轨迹的k最近邻居查询算法
[A].第二十三届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇).2006-11-10
[4]高云君;陈根才;陈岭;陈纯;.
一种存储最佳的分支界限轮廓查询算法
[A].第二十三届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇).2006-11-10
更多
承担国家科研项目及科技成果产出
承担国家科研项目
共找到1个
[1]陈岭;.
普适计算环境下基于预设运动路径的人机交互研究
[A].浙江大学;.项目经费 19万元.2007-03-31.资助文献数
2
篇
更多
研究方向相近的学者
(学者,学者单位)
田美红
浙江大学
叶成光
浙江大学
郭延斌
中国人民解放军信息工程大学
更多
合作过的学者
(学者,学者单位,篇数)
陈根才
浙江大学
18
田美红
浙江大学
2
陈纯
浙江大学
3
俞俊
浙江大学
1
陈红
浙江大学
1
王少卿
浙江大学
3
叶成光
浙江大学
1
明镇寰
浙江大学
1
高云君
云南大学
1
张学杰
云南大学
1
楼海清
浙江大学
1
陈挺
浙江大学
3
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该学者文献引用过的学者
(学者,学者单位,篇数)
史美林
清华大学
2
谢树煜
清华大学
2
安常青
清华大学
2
许文涛
清华大学
2
更多
引用过该学者文献的学者
(学者,学者单位,篇数)
傅秀芬
广东工业大学
2
苏辉贵
广东工业大学
2
韩韬
广东工业大学
2
蒋明亮
广东工业大学
2
李志清
广东工业大学
2
更多