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Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks
Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks
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Learning Temporal Information for Brain-Computer Interface Using Convolutional Neural Networks

Sakhavi, Siavash ; Guan, Cuntai ; Yan, Shuicheng

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-11, Vol.29 (11), p.5619-5629

United States: IEEE

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2
Detection of abnormal brain in MRI via improved AlexNet and ELM optimized by chaotic bat algorithm
Detection of abnormal brain in MRI via improved AlexNet and ELM optimized by chaotic bat algorithm
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Detection of abnormal brain in MRI via improved AlexNet and ELM optimized by chaotic bat algorithm

Lu, Siyuan ; Wang, Shui-Hua ; Zhang, Yu-Dong

Neural computing & applications, 2021-09, Vol.33 (17), p.10799-10811 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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3
A Statistical Prediction Model Based on Sparse Representations for Single Image Super-Resolution
A Statistical Prediction Model Based on Sparse Representations for Single Image Super-Resolution
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A Statistical Prediction Model Based on Sparse Representations for Single Image Super-Resolution

Peleg, Tomer ; Elad, Michael

IEEE transactions on image processing, 2014-06, Vol.23 (6), p.2569-2582 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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4
COVID-CAPS: A capsule network-based framework for identification of COVID-19 cases from X-ray images
COVID-CAPS: A capsule network-based framework for identification of COVID-19 cases from X-ray images
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COVID-CAPS: A capsule network-based framework for identification of COVID-19 cases from X-ray images

Afshar, Parnian ; Heidarian, Shahin ; Naderkhani, Farnoosh ; Oikonomou, Anastasia ; Plataniotis, Konstantinos N. ; Mohammadi, Arash

Pattern recognition letters, 2020-10, Vol.138, p.638-643 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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5
Foreground segmentation using convolutional neural networks for multiscale feature encoding
Foreground segmentation using convolutional neural networks for multiscale feature encoding
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Foreground segmentation using convolutional neural networks for multiscale feature encoding

Lim, Long Ang ; Yalim Keles, Hacer

Pattern recognition letters, 2018-09, Vol.112, p.256-262 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
Bearing fault diagnosis base on multi-scale CNN and LSTM model
Bearing fault diagnosis base on multi-scale CNN and LSTM model
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Bearing fault diagnosis base on multi-scale CNN and LSTM model

Chen, Xiaohan ; Zhang, Beike ; Gao, Dong

Journal of intelligent manufacturing, 2021-04, Vol.32 (4), p.971-987 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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7
Action Recognition From Depth Maps Using Deep Convolutional Neural Networks
Action Recognition From Depth Maps Using Deep Convolutional Neural Networks
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Action Recognition From Depth Maps Using Deep Convolutional Neural Networks

Pichao Wang ; Wanqing Li ; Zhimin Gao ; Jing Zhang ; Chang Tang ; Ogunbona, Philip O.

IEEE transactions on human-machine systems, 2016-08, Vol.46 (4), p.498-509 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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8
MLT-DNet: Speech emotion recognition using 1D dilated CNN based on multi-learning trick approach
MLT-DNet: Speech emotion recognition using 1D dilated CNN based on multi-learning trick approach
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MLT-DNet: Speech emotion recognition using 1D dilated CNN based on multi-learning trick approach

Mustaqeem ; Kwon, Soonil

Expert systems with applications, 2021-04, Vol.167, p.114177, Article 114177 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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9
ResNet‐Attention model for human authentication using ECG signals
ResNet‐Attention model for human authentication using ECG signals
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ResNet‐Attention model for human authentication using ECG signals

Hammad, Mohamed ; Pławiak, Paweł ; Wang, Kuanquan ; Acharya, Udyavara Rajendra

Expert systems, 2021-09, Vol.38 (6), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Oxford: Blackwell Publishing Ltd

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10
Deep 1D-Convnet for accurate Parkinson disease detection and severity prediction from gait
Deep 1D-Convnet for accurate Parkinson disease detection and severity prediction from gait
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Deep 1D-Convnet for accurate Parkinson disease detection and severity prediction from gait

El Maachi, Imanne ; Bilodeau, Guillaume-Alexandre ; Bouachir, Wassim

Expert systems with applications, 2020-04, Vol.143, p.113075, Article 113075 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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