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401Classification of Color Fundus Photographs Using Fusion Extracted Features and Customized CNN Modelspor Wang, Jing-Zhe, Lu, Nan-Han, Du, Wei-Chang, Liu, Kuo-Ying, Hsu, Shih-Yen, Wang, Chi-Yuan, Chen, Yun-Ju, Chang, Li-Ching, Twan, Wen-Hung, Chen, Tai-Been, Huang, Yung-Hui“…Five well-known convolutional neural networks (CNNs)—efficientnetb0, mobilenetv2, shufflenet, resnet50, and resnet101—and a custom-built CNN were integrated and trained on this dataset. …”
Publicado 2023
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402por Prakash, B. V., Kannan, A. Rajiv, Santhiyakumari, N., Kumarganesh, S., Raja, D. Siva Sundhara, Hephzipah, J. Jasmine, MartinSagayam, K., Pomplun, Marc, Dang, HienEnlace del recurso
Publicado 2023
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403“…To evaluate the predictive capabilities of the proposed CNN architectures, we compared its performance with three other models: one CNN and two hybrid models (CNN-LSTM and LSTM-CNN). …”
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404por Shahzadi, Turrnum, Ali, Muhammad Usman, Majeed, Fiaz, Sana, Muhammad Usman, Diaz, Raquel Martínez, Samad, Md Abdus, Ashraf, Imran“…This study presents a convolutional neural network (CNN)-based method to detect LSS using MRI images. …”
Publicado 2023
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405por Sadad, Tariq, Safran, Mejdl, Khan, Inayat, Alfarhood, Sultan, Khan, Razaullah, Ashraf, Imran“…For feature extraction, we employed a lightweight CNN, which automatically extracts relevant ECG features. …”
Publicado 2023
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406por Zhang, Yilong, Yu, Shichang, Pu, Shiliang, Wang, Yingyu, Wang, Kanlei, Sun, Haohao, Wang, Haixia“…The anti-spoofing strategy using a 3D CNN achieved the best results compared with classic networks.…”
Publicado 2023
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408“…We then give an overview of our dataset and propose a deep convolutional neural network (CNN) architecture consisting of 7,866,819 parameters. …”
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410“…Consequently, the study recommends employing a Convolutional Neural Network (CNN) for the classification of OCT images derived from the OCT dataset into distinct categories, including Choroidal NeoVascularization (CNV), Diabetic Macular Edema (DME), Drusen, and Normal. …”
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412“…To our knowledge, this is the first time that parallel CNN-LSTM-based networks have been used in the field of CHP engine anomaly detection. …”
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413“…RESULTS: We developed a 3D CNN model for automatically detecting the ICH from head CT scans. …”
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414por Richens, Jennifer H., Barros, Teresa P., Lucas, Eliana P., Peel, Nina, Pinto, David Miguel Susano, Wainman, Alan, Raff, Jordan W.“…Unexpectedly, we find that PLP is specifically enriched in the outer-most regions of the PCM, where it largely co-localizes with the PCM scaffold protein Cnn. In the absence of PLP the outer PCM appears to be structurally weakened, and it rapidly disperses along the centrosomal microtubules (MTs). …”
Publicado 2015
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415por Kang, Xueqing, Wang, Feng, Lan, Xiuwan, Li, Xiaolong, Zheng, Shunxin, Lv, Zhilue, Zhuang, Yuan, Zhao, Yongxiang, Zhou, Sufang“…SK-hep-1 cells transfected with Lentivirus-CNN2 shRNA were xenografted in Balb/C nude mice to explore the effect of CNN2-shRNA in tumor growth. …”
Publicado 2018
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416“…In this paper, we propose an intelligent surveillance method based on the framework of Faster R-CNN for locating and identifying the invading engineering vehicles. …”
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417“…To represent EEG data in CNN, firstly time series of each channel of EEG data was converted into the two-dimensional image. …”
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418“…The CNN–LSTM algorithm establishes a shallow CNN to extract the primary features of the molten pool image. …”
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419“…By adjusting the parameters of the CNN structure, the gas LeNet-5 was improved to recognize the three categories of CO, CH(4) and their mixtures omitting the concentration influences. …”
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420“…This paper proposes a novel subcellular localization method by integrating the Convolutional Neural Network (CNN) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), where CNN acts as a feature extractor to automatically obtain features from the original sequence information and a XGBoost classifier as a recognizer to identify the protein subcellular localization based on the output of the CNN. …”
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