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基本情報

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内部リンク集計

リンク総数104

外部リンク集計

リンク総数4

メタ情報

meta description平均長192.11
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数104
ページあたり内部リンク平均47.3

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
127
2842
475
72

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://is.nju.edu.cn/main.htm27
https://is.nju.edu.cn/xz/list.htm24
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https://is.nju.edu.cn/jxky/list.htm22
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キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
NAL1
CIP0.833333
AnomalyControl0.512415
同时0.512415
Nash0.5
近日0.408846
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汤靖玲0.38563
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团队提出方法的流程图与生成图像对比0.256207
研究团队设计了一种新型的可控扩散模型0.256207
该模型融合了四种创新模块0.256207
首先0.256207
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通过这种精细的控制与解耦策略0.256207

共起語上位

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我院级本科生田永铭同学成功获得资助1.9884078
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南京理工大学等多家单位联合中国移动云能力中心1.9884078
南京理工大学等多家单位提出了一种高度对齐异常图像生成方法1.9884078
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以寻找与真实异常图像语义最对齐的文本描述引导的异常提示生成器1.9884078
以寻找与真实异常图像语义最对齐的文本描述其次1.9884078
其次通过异常外观与形状解耦机制1.9884078
确保异常外观的语义一致性不受其形状变化的过度影响通过异常外观与形状解耦机制1.9884078
确保异常外观的语义一致性不受其形状变化的过度影响通过这种精细的控制与解耦策略1.9884078
所提出的方法不仅降低了数据采集成本最后1.9884078
也显著提升了系统在工业环境下的泛化能力所提出的方法不仅降低了数据采集成本1.9884078
也显著提升了系统在工业环境下的泛化能力并支持下游检测模型从粗到细的学习策略1.9884078

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