Gaussian similarity-based adaptive dynamic label assignment for tiny object detection DOI
Ronghao Fu, Chengcheng Chen, Shuang Yan

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2023, Номер 543, С. 126285 - 126285

Опубликована: Апрель 27, 2023

Язык: Английский

GAN review: Models and medical image fusion applications DOI
Tao Zhou, Qi Li,

Huiling Lu

и другие.

Information Fusion, Год журнала: 2022, Номер 91, С. 134 - 148

Опубликована: Окт. 20, 2022

Язык: Английский

Процитировано

134

AI meets UAVs: A survey on AI empowered UAV perception systems for precision agriculture DOI
Jinya Su, Xiaoyong Zhu, Shihua Li

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2022, Номер 518, С. 242 - 270

Опубликована: Ноя. 11, 2022

Язык: Английский

Процитировано

125

AGGN: Attention-based glioma grading network with multi-scale feature extraction and multi-modal information fusion DOI
Peishu Wu, Zidong Wang,

Baixun Zheng

и другие.

Computers in Biology and Medicine, Год журнала: 2022, Номер 152, С. 106457 - 106457

Опубликована: Дек. 21, 2022

Язык: Английский

Процитировано

111

Accurate iris segmentation and recognition using an end-to-end unified framework based on MADNet and DSANet DOI
Ying Chen, Huimin Gan, Huiling Chen

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2022, Номер 517, С. 264 - 278

Опубликована: Окт. 29, 2022

Язык: Английский

Процитировано

79

Deep neural networks in the cloud: Review, applications, challenges and research directions DOI Creative Commons
Kit Yan Chan, Bilal Abu-Salih, Raneem Qaddoura

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2023, Номер 545, С. 126327 - 126327

Опубликована: Май 15, 2023

Deep neural networks (DNNs) are currently being deployed as machine learning technology in a wide range of important real-world applications. DNNs consist huge number parameters that require millions floating-point operations (FLOPs) to be executed both and prediction modes. A more effective method is implement cloud computing system equipped with centralized servers data storage sub-systems high-speed high-performance capabilities. This paper presents an up-to-date survey on current state-of-the-art for computing. Various DNN complexities associated different architectures presented discussed alongside the necessities using We also present extensive overview platforms deployment discuss them detail. Moreover, applications already systems reviewed demonstrate advantages DNNs. The emphasizes challenges deploying provides guidance enhancing new deployments.

Язык: Английский

Процитировано

60

Automated detection and forecasting of COVID-19 using deep learning techniques: A review DOI
Afshin Shoeibi, Marjane Khodatars, Mahboobeh Jafari

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2024, Номер 577, С. 127317 - 127317

Опубликована: Янв. 26, 2024

Язык: Английский

Процитировано

58

A lightweight surface defect detection framework combined with dual-domain attention mechanism DOI

Jun Tang,

Zidong Wang, Hongyi Zhang

и другие.

Expert Systems with Applications, Год журнала: 2023, Номер 238, С. 121726 - 121726

Опубликована: Сен. 28, 2023

Язык: Английский

Процитировано

47

AA-WGAN: Attention augmented Wasserstein generative adversarial network with application to fundus retinal vessel segmentation DOI
Meilin Liu, Zidong Wang, Han Li

и другие.

Computers in Biology and Medicine, Год журнала: 2023, Номер 158, С. 106874 - 106874

Опубликована: Март 30, 2023

Язык: Английский

Процитировано

45

Bearing fault diagnosis via fusing small samples and training multi-state Siamese neural networks DOI
Chuanbo Wen, Yipeng Xue, Weibo Liu

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2024, Номер 576, С. 127355 - 127355

Опубликована: Янв. 30, 2024

Язык: Английский

Процитировано

26

Class-aware sample reweighting optimal transport for multi-source domain adaptation DOI
Shengsheng Wang, Bilin Wang, Zhe Zhang

и другие.

Neurocomputing, Год журнала: 2022, Номер 523, С. 213 - 223

Опубликована: Дек. 23, 2022

Язык: Английский

Процитировано

55