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1MLcps: machine learning cumulative performance score for classification problems
A. Akshay, M. Abedi, N. Shekarchizadeh, F. Burkhard, M. Katoch, A. Bigger-Allen, R. Adam, K. Monastyrskaya, und A. Gheinani. GigaScience, (Dezember 2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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MLcps
Xack
Yaff
cumulative
learning
machine
performance
MLcpsXackYaffcumulativelearningmachineperformance
(0)
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1Manifold learning, the scheme of Laplacian eigenmaps
P. Joharinad, und J. Jost. Mathematics of Data, Springer International Publishing, Cham, (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Laplacian
Manifold
eigenmaps
learning
LaplacianManifoldeigenmapslearning
(0)
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1GradTree: Learning axis-aligned decision trees with gradient descent
S. Marton, S. Lüdtke, C. Bartelt, und H. Stuckenschmidt. (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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GradTree
Learning
Zno
axis-aligned
decision
descent
gradient
trees
GradTreeLearningZnoaxis-aligneddecisiondescentgradienttrees
(0)
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1WARC-DL: Scalable Web Archive Processing for Deep Learning
N. Deckers, und M. Potthast. (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Archive
Deep
Learning
Processing
Scalable
WARC-DL
Web
Xack
ArchiveDeepLearningProcessingScalableWARC-DLWebXack
(0)
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1Cost-Sensitive Best Subset Selection for Logistic Regression: A Mixed-Integer Conic Optimization Perspective
R. Knauer, und E. Rodner. KI 2023: Advances in Artificial Intelligence: 46th German Conference on AI, Berlin, Germany, September 26--29, 2023, Proceedings, Seite 114--129. Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Zno
best
conic
cost-sensitive
interpretable
learning
machine
meta-learning
mixed-integer
optimization
selection
subset
Znobestconiccost-sensitiveinterpretablelearningmachinemeta-learningmixed-integeroptimizationselectionsubset
(0)
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1A platform-agnostic deep reinforcement learning framework for effective Sim2Real transfer towards autonomous driving
D. Li, und O. Okhrin. Commun Eng, 3 (1): 147 (Oktober 2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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Sim2Real
Xack
autonomous
deep
driving
framework
learning
platform-agnostic
reinforcement
Sim2RealXackautonomousdeepdrivingframeworklearningplatform-agnosticreinforcement
(0)
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1Named Entity Recognition for Specific Domains - Take Advantage of Transfer Learning
S. Torge, W. Hahn, L. Manjunath, und R. Jäkel. International Journal of Information Science and Technology, (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Advantage
Domains
Entity
Learning
Recognition
Specific
Transfer
Xack
AdvantageDomainsEntityLearningRecognitionSpecificTransferXack
(0)
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1Extendable hybrid approach to detect conscious states in a CLIS patient using machine learning
S. Adama, S. Wu, N. Nicolaou, und M. Bogdan. SNE Simul. Notes Eur., 32 (1): 37--45 (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Zno
conscious
hybrid
learning
machine
patient
states
{CLIS}
Znoconscioushybridlearningmachinepatientstates{CLIS}
(0)
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2Learning algorithms for spiking neural networks: should one use learning algorithms from ANN/DL or neurological plausible learning? - A thought-provoking impulse
M. Bogdan. XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja), Servizo de Publicacións da UDC, (September 2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Learning
Xack
algorithms
learning
networks
neural
neurological
plausible
spiking
LearningXackalgorithmslearningnetworksneuralneurologicalplausiblespiking
(0)
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2Evaluating the DoC-Forest tool for Classifying the State of Consciousness in a Completely Locked-In Syndrome Patient
O. Kirsten, M. Bogdan, und S. Adama. 2023 7th International Conference on Imaging, Signal Processing and Communications (ICISPC), Seite 37-41. (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Complexity
Computational
Consciousness
Information
Learning
Locked-In
Machine
Measures
Modeling
Neuroscience
Prediction
Predictive
Processing
Signal
Syndrome
Theory
Training
Zno
algorithms
and
data
learning
modeling
models
processing
ComplexityComputationalConsciousnessInformationLearningLocked-InMachineMeasuresModelingNeurosciencePredictionPredictiveProcessingSignalSyndromeTheoryTrainingZnoalgorithmsanddatalearningmodelingmodelsprocessing
(0)
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1On optimizing morphological neural networks for hyperspectral image classification
M. Kukushkin, M. Bogdan, und T. Schmid. Sixteenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2023), 13072, Seite 1307202. International Society for Optics and Photonics, SPIE, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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classification
computer
deep
hyperspectral
image
learning
mathematical
morphological
morphology
networks
neuronal
remote
sensing
vision
classificationcomputerdeephyperspectralimagelearningmathematicalmorphologicalmorphologynetworksneuronalremotesensingvision
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2BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification
A. Avila Santos, B. de Almeida, R. Bonidia, P. Stadler, P. Stefanic, I. Mandic-Mulec, U. Rocha, D. Sanches, und A. de Carvalho. RNA Biology, 21 (1): 410–421 (März 2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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BioDeepfuse
RNA
Zno
classification
deep
extraction
feature
learning
non-coding
BioDeepfuseRNAZnoclassificationdeepextractionfeaturelearningnon-coding
(0)
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1Linear Distance Metric Learning with Noisy Labels
M. Alishahi, A. Little, und J. Phillips. Journal of Machine Learning Research, 25 (121): 1--53 (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Distance
Learning
Linear
Metric
Noisy_Labels
Yaff
imported
DistanceLearningLinearMetricNoisy_LabelsYaffimported
(0)
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2Insights into the Drivers and Spatiotemporal Trends of Extreme Mediterranean Wildfires with Statistical Deep Learning
J. Richards, R. Huser, E. Bevacqua, und J. Zscheischler. Artificial Intelligence for the Earth Systems, (Oktober 2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Deep
Extreme
Learning
Mediterranean
Spatiotemporal
Statistical
Trends
Wildfires
DeepExtremeLearningMediterraneanSpatiotemporalStatisticalTrendsWildfires
(0)
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1Machine Learning Based Mobile Capacity Estimation for Roadside Parking
A. Kramm, E. Peukert, A. Ludwig, und B. Franczyk. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Based
Capacity
Estimation
Learning
Machine
Mobile
Parking
Roadside
BasedCapacityEstimationLearningMachineMobileParkingRoadside
(0)
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2Cloudy with a chance of precision: satellite’s autoconversion rates forecasting powered by machine learning
M. Novitasari, J. Quaas, und M. Rodrigues. Environmental Data Science, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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autoconversion
forecasting
learning
machine
rates
satellite
autoconversionforecastinglearningmachineratessatellite
(0)
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2Can Unlabelled Data Improve AI Applications? A Comparative Study on Self-Supervised Learning in Computer Vision.
M. Bauer, und C. Augenstein. Proceedings of the 18th Conference on Computer Science and Intelligence Systems, Volume 35 von FedCSIS 2023, Seite 93–101. IEEE, (September 2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Comparative
Computer
Data
Learning
Self-Supervised
Study
Unlabelled
Vision.
ComparativeComputerDataLearningSelf-SupervisedStudyUnlabelledVision.
(0)
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1ConvGeN: A convex space learning approach for deep-generative oversampling and imbalanced classification of small tabular datasets
K. Schultz, S. Bej, W. Hahn, M. Wolfien, P. Srivastava, und O. Wolkenhauer. Pattern Recognition, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Convex
GAN
Imbalanced
LoRAS
Tabular
data
learning
space
ConvexGANImbalancedLoRASTabulardatalearningspace
(0)
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1Stability selection enables robust learning of differential equations from limited noisy data
S. Maddu, {. Cheeseman, {. Sbalzarini, und {. Müller. Proceedings of the Royal Society of London : Series A, Mathematical, physical and engineering sciences, (Juni 2022)Publisher Copyright: © 2022 Royal Society Publishing. All rights reserved..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
PAR
differential
equations,
learning
learning,
machine
proteins,
regression,
selection,
sparse
stability
statistical
theory
topic_lifescienceFIS_scadsPARdifferentialequations,learninglearning,machineproteins,regression,selection,sparsestabilitystatisticaltheory
(0)
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1RTASS: a RunTime Adaptable and Scalable System for Network-on-Chip-Based Architectures
N. Charaf, J. Haase, A. Kulisch, {. Elm, und D. Göhringer. 2023 26th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD), Seite 585--592. IEEE, (08.09.2023)Publisher Copyright: © 2023 IEEE.; 26th Euromicro Conference on Digital System Design, DSD 2023 ; Conference date: 06-09-2023 Through 08-09-2023.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_federatedlearn
Computer
Embedded
FIS_scads
Machine
Runtime,
Scalability,
Shape
algorithms,
architecture,
computing,
learning
vision,
topic_federatedlearnComputerEmbeddedFIS_scadsMachineRuntime,Scalability,Shapealgorithms,architecture,computing,learningvision,
(0)
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1Two-step dynamic obstacle avoidance
F. Hart, M. Waltz, und O. Okhrin. Knowledge-based systems, (25.10.2024)Publisher Copyright: © 2024 The Author(s).
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_engineering
Deep
Dynamic
FIS_scads
Local
Supervised
avoidance,
learning
learning,
obstacle
path
planning,
reinforcement
topic_engineeringDeepDynamicFIS_scadsLocalSupervisedavoidance,learninglearning,obstaclepathplanning,reinforcement
(0)
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2Assessing the Impact of Image Dataset Features on Privacy-Preserving Machine Learning
L. Lange, M. Heykeroth, und E. Rahm. arXiv preprint arXiv:2409.01329, (September 2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_responsibleai
area_bigdata
(cs.CR),
(cs.CV),
(cs.LG),
Computer
Cryptography
FOS:
Learning
Machine
Pattern
Recognition
Security
Vision
and
ep
information
sciences
area_responsibleaiarea_bigdata(cs.CR),(cs.CV),(cs.LG),ComputerCryptographyFOS:LearningMachinePatternRecognitionSecurityVisionandepinformationsciences
(0)
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1Deep reinforcement learning with artificial microswimmers
R. Pradip, und F. Cichos. Emerging Topics in Artificial Intelligence (ETAI) 2022, 12204, Seite 104--110. SPIE, (2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_physchemistry
Deep
artificial
learning
microswimmers
reinforcement
topic_physchemistryDeepartificiallearningmicroswimmersreinforcement
(0)
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1Graph-Based Disease Prediction in Neuroimaging: Investigating the Impact of Feature Selection
D. Kiakou, A. Adamopoulos, und N. Scherf. Worldwide Congress on “Genetics, Geriatrics and Neurodegenerative Diseases Research", Seite 223--230. Springer, (2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_neuroinspired
Disease
Feature
Graph-Based
Impact
Investigating
Neuroimaging
Prediction
Selection
learning
topic_neuroinspiredDiseaseFeatureGraph-BasedImpactInvestigatingNeuroimagingPredictionSelectionlearning
(0)
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1Steuerung von Compliant-Mechanismen durch Reinforcement Learning
L. Muschalski, J. Wollmann, A. Hornig, und N. Modler. GETRIEBETAGUNG 2022, (2022)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_engineering
Compliant-Mechanismen
Learning
Reinforcement
Steuerung
topic_engineeringCompliant-MechanismenLearningReinforcementSteuerung
(0)
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1Self-organized free-flight arrival for urban air mobility
M. Waltz, O. Okhrin, und M. Schultz. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, (2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_engineering
Deep
Urban
air
eVTOL
learning
mobility
reinforcement
topic_engineeringDeepUrbanaireVTOLlearningmobilityreinforcement
(0)
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1Enhanced method for reinforcement learning based dynamic obstacle avoidance by assessment of collision risk
F. Hart, und O. Okhrin. Neurocomputing, (2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_engineering
Collision
Dynamic
Reinforcement
Training
avoidance
environment
learning
metric
obstacle
risk
topic_engineeringCollisionDynamicReinforcementTrainingavoidanceenvironmentlearningmetricobstaclerisk
(0)
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1Neural network-assisted humanisation of COVID-19 hamster transcriptomic data reveals matching severity states in human disease
V. Friedrich, P. Pennitz, E. Wyler, J. Adler, D. Postmus, K. Müller, L. Teixeira Alves, J. Prigann, F. Pott, D. Vladimirova und 10 andere Autor(en). eBioMedicine, (2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_mathfoundation
COVID-19,
Cross-species
Deep
Disease
Hamster
RNA-seq,
Single-cell
analysis,
learning
matching,
model,
state
topic_mathfoundationCOVID-19,Cross-speciesDeepDiseaseHamsterRNA-seq,Single-cellanalysis,learningmatching,model,state
(0)
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1Stability selection enables robust learning of partial differential equations from limited noisy data
S. Maddu, B. Cheeseman, I. Sbalzarini, und C. Müller. (2019)
vor 4 Monaten von @scadsfct
alle anzeigen
(cs.LG),
(math.NA),
(physics.data-an),
Analysis
Analysis,
Computer
Data
FOS:
Learning
Machine
Mathematics,
Numerical
Physical
Probability
Statistics
and
information
sciences
sciences,
(cs.LG),(math.NA),(physics.data-an),AnalysisAnalysis,ComputerDataFOS:LearningMachineMathematics,NumericalPhysicalProbabilityStatisticsandinformationsciencessciences,
(0)
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2PredicTF: prediction of bacterial transcription factors in complex microbial communities using deep learning
L. Monteiro, J. Saraiva, R. Toscan, P. Stadler, R. Silva-Rocha, und U. Nunes da Rocha. Environmental Microbiome, (Dezember 2022)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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PredicTF:
bacterial
complex
learning
microbialdeep
prediction
transcription
PredicTF:bacterialcomplexlearningmicrobialdeeppredictiontranscription
(0)
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1Towards the interpretability of deep learning models for multi-modal neuroimaging: Finding structural changes of the ageing brain
S. Hofmann, F. Beyer, S. Lapuschkin, O. Goltermann, M. Loeffler, K. M√ºller, A. Villringer, W. Samek, und A. Witte. NeuroImage, (2022)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_neuroinspired
topic_lifescience
Ageing,
Brain-age,
Cardiovascular
Explainable
Structural
a.i.,
deep
factors,
learning
mri,
risk
topic_neuroinspiredtopic_lifescienceAgeing,Brain-age,CardiovascularExplainableStructurala.i.,deepfactors,learningmri,risk
(0)
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1Sampling Bias Due to Near-Duplicates in Learning to Rank
M. Fröbe, J. Bevendorff, J. Reimer, M. Potthast, und M. Hagen. Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Seite 1997–2000. New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (2020)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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bias
learning
near-duplicate-detection,
novelty
principle,
rank,
selection
to
biaslearningnear-duplicate-detection,noveltyprinciple,rank,selectionto
(0)
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1Wie bereit sind Studierende für die Nutzung von KI-Technologien? Eine Annäherung an die KI-Readiness Studierender im Kontext des Projektes "tech4comp"
J. Riedel, und J. Kleppsch. (2021)
vor 5 Monaten von @scadsfct
alle anzeigen
(Learning
370
Activities),
Artificial
Assessment,
Bewertung,
Bildungswesen,
Deployment
Digitale
Education,
Empirical
Empirische
Erziehung,
Forschung,
Higher
Hochschule,
Hochschullehre,
Human
Intelligenz,
Judgement,
Judgment,
K\"{u}nstliche
Learning
Lernprozess,
Male
Medien,
Medieneinsatz,
Mediennutzung,
Mensch,
Nachteil,
Project,
Projects
Projekt,
Qualitative
Schul-
Student,
Technologie,
Technology,
University
Untersuchung,
Use
Utilisation
Utilization
Vergleich,
Vorteil,
being,
education
institute,
intelligence,
lecturing,
media,
of
process,
research
student,
study,
teaching,
und
(Learning370Activities),ArtificialAssessment,Bewertung,Bildungswesen,DeploymentDigitaleEducation,EmpiricalEmpirischeErziehung,Forschung,HigherHochschule,Hochschullehre,HumanIntelligenz,Judgement,Judgment,K\"{u}nstlicheLearningLernprozess,MaleMedien,Medieneinsatz,Mediennutzung,Mensch,Nachteil,Project,ProjectsProjekt,QualitativeSchul-Student,Technologie,Technology,UniversityUntersuchung,UseUtilisationUtilizationVergleich,Vorteil,being,educationinstitute,intelligence,lecturing,media,ofprocess,researchstudent,study,teaching,und
(0)
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1Benchmarking weakly-supervised deep learning pipelines for whole slide classification in computational pathology
N. Ghaffari Laleh, H. Muti, C. Loeffler, A. Echle, O. Saldanha, F. Mahmood, M. Lu, C. Trautwein, R. Langer, B. Dislich und 13 andere Autor(en). Med. Image Anal., 79 (102474): 102474 (Juli 2022)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Artificial
Computational
Convolutional
Learning;
Multiple-Instance
Vision
Weakly-supervised
deep
intelligence;
learning
networks;
neural
pathology;
transformers;
topic_lifescienceArtificialComputationalConvolutionalLearning;Multiple-InstanceVisionWeakly-superviseddeepintelligence;learningnetworks;neuralpathology;transformers;
(0)
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1Common features in lncRNA annotation and classification: A survey
C. Klapproth, R. Sen, P. Stadler, S. Findeiß, und J. Fallmann. Noncoding RNA, 7 (4): 77 (Dezember 2021)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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classification
coding
extraction;
feature
learning
lncRNA;
machine
problems;
sequence;
classificationcodingextraction;featurelearninglncRNA;machineproblems;sequence;
(0)
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1Individual modelling of haematotoxicity with NARX neural networks: A knowledge transfer approach
M. Steinacker, Y. Kheifetz, und M. Scholz. Heliyon, 9 (7): e17890 (Juli 2023)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_neuroinspired
topic_mathfoundation
Haematopoiesis;
Precision
Recurrent
System
Transfer
identification;
learning
medicine;
networks;
neural
unit_transfer
topic_neuroinspiredtopic_mathfoundationHaematopoiesis;PrecisionRecurrentSystemTransferidentification;learningmedicine;networks;neuralunit_transfer
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