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2BiCAE -- A Bimodal Convolutional Autoencoder for Seed Purity Testing
M. Kukushkin, M. Bogdan, und T. Schmid. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track, Seite 447--462. Cham, Springer Nature Switzerland, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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Autoencoder
BiCAE
Bimodal
Convolutional
Purity
Seed
Testing
Zno
AutoencoderBiCAEBimodalConvolutionalPuritySeedTestingZno
(0)
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2Predicting years with extremely low gross primary production from daily weather data using Convolutional Neural Networks
A. Marcolongo, M. Vladymyrov, S. Lienert, N. Peleg, S. Haug, und J. Zscheischler. Environmental Data Science, (2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Convolutional
Networks
Neural
Predicting
data
gross
low
primary
production
weather
ConvolutionalNetworksNeuralPredictingdatagrosslowprimaryproductionweather
(0)
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1Direct parameter identification for highly nonlinear strain rate dependent constitutive models using machine learning
J. Gerritzen, A. Hornig, P. Winkler, und M. Gude. ECCM21 - Proceedings of the 21st European Conference on Composite Materials, 3, Seite 1252--1259. European Society for Composite Materials (ESCM), (02.07.2024)21st European Conference on Composite Materials, ECCM 21 ; Conference date: 02-07-2024 Through 05-07-2024.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_architectures
topic_engineering
Convolutional
Direct
FIS_scads
Fiber
Machine
Strain
dependency,
identification,
learning,
networks,
neural
parameter
plastics
rate
reinforced
area_architecturestopic_engineeringConvolutionalDirectFIS_scadsFiberMachineStraindependency,identification,learning,networks,neuralparameterplasticsratereinforced
(0)
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1Integration of deep learning-based image analysis and genomic data in cancer pathology: A systematic review
L. Schneider, S. Laiouar-Pedari, S. Kuntz, E. Krieghoff-Henning, A. Hekler, J. Kather, T. Gaiser, S. Fröhling, und T. Brinker. Eur. J. Cancer, (Januar 2022)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Biomarker
Cancer;
Convolutional
Multimodal
Omics
fusion;
identification;
networks;
neural
topic_lifescienceBiomarkerCancer;ConvolutionalMultimodalOmicsfusion;identification;networks;neural
(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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1Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction
D. Nam, J. Chapiro, V. Paradis, T. Seraphin, und J. Kather. JHEP Rep., 4 (4): 100443 (April 2022)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
AI,
Artificial
CNN,
Communications
DICOM,
Diagnosis;
Digital
HCC,
Imaging
Individual
ML,
MVI,
Medicine;
NAFLD,
NASH,
Prognosis
Reporting
TACE,
TRIPOD,
Transparent
WSIs,
a
and
artificial
carcinoma;
chemoembolisation;
convolutional
data
deep
diagnostic
disease;
fatty
for
hepatocellular
images;
imaging;
in
integration
intelligence;
invasion;
learning;
liver
machine
microvascular
model
multimodal
multivariable
network;
neural
non-alcoholic
of
or
prediction
slide
steatohepatitis;
support
system;
transarterial
whole
topic_lifescienceAI,ArtificialCNN,CommunicationsDICOM,Diagnosis;DigitalHCC,ImagingIndividualML,MVI,Medicine;NAFLD,NASH,PrognosisReportingTACE,TRIPOD,TransparentWSIs,aandartificialcarcinoma;chemoembolisation;convolutionaldatadeepdiagnosticdisease;fattyforhepatocellularimages;imaging;inintegrationintelligence;invasion;learning;livermachinemicrovascularmodelmultimodalmultivariablenetwork;neuralnon-alcoholicoforpredictionslidesteatohepatitis;supportsystem;transarterialwhole
(0)
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1Structural damage identification of composite rotors based on fully connected neural networks and convolutional neural networks
V. Scholz, P. Winkler, A. Hornig, M. Gude, und A. Filippatos. Sensors (Basel), 21 (6): 2005 (März 2021)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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(SHM)
composite
composites;
connected
convolutional
dense
fully
health
learning;
machine
monitoring
networks;
neural
rotors;
structural
(SHM)compositecomposites;connectedconvolutionaldensefullyhealthlearning;machinemonitoringnetworks;neuralrotors;structural
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1Impact of pre- and post-processing steps for supervised classification of colorectal cancer in hyperspectral images
M. Tkachenko, C. Chalopin, B. Jansen-Winkeln, T. Neumuth, I. Gockel, und M. Maktabi. Cancers (Basel), (April 2023)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
cancer
cancer;
classification;
colorectal
convolutional
filter;
hyperspectral
imaging;
learning;
machine
median
networks;
post-processing;
pre-processing
topic_lifesciencecancercancer;classification;colorectalconvolutionalfilter;hyperspectralimaging;learning;machinemediannetworks;post-processing;pre-processing
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