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561por Saad, Mohamed NEnlace del recurso
Publicado 2022
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562
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563por Huang, Tianheng, Liu, Cong, Wang, Junjie, Pan, Shuning, Han, Yu, Pickard, Chris J., Helled, Ravit, Wang, Hui-Tian, Xing, Dingyu, Sun, JianEnlace del recurso
Publicado 2022
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564por Martire, Francesco Giuseppe, Russo, Consuelo, Selntigia, Aikaterini, Siciliano, Terry, Lazzeri, Lucia, Piccione, Emilio, Zupi, Errico, Exacoustos, CaterinaEnlace del recurso
Publicado 2022
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565“…The aim of Non-Intrusive Load Monitoring is to estimate the energy consumption of individual electrical appliances by disaggregating the overall power consumption that has been sampled from a smart meter at a house or commercial/industrial building. Last decade’s developments in deep learning and the utilization of Convolutional Neural Networks have improved disaggregation accuracy significantly, especially when utilizing two-dimensional signal representations. …”
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566por Fadahunsi, Olumide, Adegbola, Peter I., Olorunnisola, Sinbad O., Akinloye, Oluseyi A.Enlace del recurso
Publicado 2021
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567
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568por Chen, Wen, Li, Yimin, Yuan, Nimu, Qi, Jinyi, Dyer, Brandon A., Sensoy, Levent, Benedict, Stanley H., Shang, Lu, Rao, Shyam, Rong, Yi“…Purpose: To assess image quality and uncertainty in organ-at-risk segmentation on cone beam computed tomography (CBCT) enhanced by deep-learning convolutional neural network (DCNN) for head and neck cancer. …”
Publicado 2021
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569por Ranjbar, Sara, Singleton, Kyle W., Curtin, Lee, Rickertsen, Cassandra R., Paulson, Lisa E., Hu, Leland S., Mitchell, Joseph Ross, Swanson, Kristin R.“…Our proposed approach showed the success of a weakly supervised deep learning approach in MRI brain extraction even in the presence of pathology. …”
Publicado 2022
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570
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571por Nicolson, Fay, Andreiuk, Bohdan, Andreou, Chrysafis, Hsu, Hsiao-Ting, Rudder, Scott, Kircher, Moritz F.“…Methods: A SORS imaging system was built in-house. Proof of concept SORS imaging was achieved using a PTFE-skull-tissue phantom. …”
Publicado 2019
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572por Lai, Quirino, Spoletini, Gabriele, Mennini, Gianluca, Larghi Laureiro, Zoe, Tsilimigras, Diamantis I, Pawlik, Timothy Michael, Rossi, MassimoEnlace del recurso
Publicado 2020
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573
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574por Pokhrel, Damodar, Bernard, Mark E, Mallory, Richard, St Clair, William, Kudrimoti, Mahesh“…This potentially allows for dose‐escalation to deep‐seated masses to debulk unresectable large tumors providing an option for neoadjuvant treatment. …”
Publicado 2022
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575por Be, Kim Hay, Zorron Cheng Tao Pu, Leonardo, Pearce, Brett, Lee, Matthew, Fletcher, Luke, Cogan, Rebecca, Peyton, Philip, Vaughan, Rhys, Efthymiou, Marios, Chandran, SujievvanEnlace del recurso
Publicado 2022
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576por Aloupogianni, Eleni, Ishikawa, Masahiro, Ichimura, Takaya, Hamada, Mei, Murakami, Takuo, Sasaki, Atsushi, Nakamura, Koichiro, Kobayashi, Naoki, Obi, Takashi“…Because of inherent redundancies in HSI and in order to facilitate the use of deep‐learning models, dimension reduction is a common preprocessing step. …”
Publicado 2023
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577por Akbarizadeh, Majid Reza, Naderifar, Mahin, Ghanizadegan, Parisa, Akbarizadeh, MahshidEnlace del recurso
Publicado 2021
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578
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579por Henry, Olivia J., Stödberg, Tommy, Båtelson, Sofia, Rasi, Chiara, Stranneheim, Henrik, Wedell, Anna“…METHODS: We have tested a standardised phenotyping method termed ‘Phenomodels’ for integrating deep‐phenotyping information with our in‐house developed clinical whole exome/genome sequencing analytical pipeline. …”
Publicado 2023
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580por Han, Haojie, Zhang, Qinghua, Li, Wei, Liu, Yiqun, Guo, Jiasheng, Wang, Yue, Li, Qian, Gu, Lin, Nan, Ce-Wen, Ma, JingEnlace del recurso
Publicado 2023
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