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Tylerianthus crossmanensis gen. et sp. nov. (aff. Hydrangeaceae) from the Upper Cretaceous of New Jersey
Tylerianthus crossmanensis gen. et sp. nov. (aff. Hydrangeaceae) from the Upper Cretaceous of New Jersey
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Tylerianthus crossmanensis gen. et sp. nov. (aff. Hydrangeaceae) from the Upper Cretaceous of New Jersey

Gandolfo, Maria A. ; Nixon, Kevin C. ; Crepet, William L.

American journal of botany, 1998-03, Vol.85 (3), p.376-386 [Periódico revisado por pares]

United States: Botanical Soc America

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2
Randomized Clustering Forests for Image Classification
Randomized Clustering Forests for Image Classification
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Randomized Clustering Forests for Image Classification

Moosmann, F. ; Nowak, E. ; Jurie, F.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2008-09, Vol.30 (9), p.1632-1646 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos, CA: IEEE

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3
Tens of images can suffice to train neural networks for malignant leukocyte detection
Tens of images can suffice to train neural networks for malignant leukocyte detection
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Tens of images can suffice to train neural networks for malignant leukocyte detection

Schouten, Jens P E ; Matek, Christian ; Jacobs, Luuk F P ; Buck, Michèle C ; Bošnački, Dragan ; Marr, Carsten

Scientific reports, 2021-04, Vol.11 (1), p.7995-8, Article 7995 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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4
Learning from evolving video streams in a multi-camera scenario
Learning from evolving video streams in a multi-camera scenario
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Learning from evolving video streams in a multi-camera scenario

Khoshrou, Samaneh ; Cardoso, Jaime S. ; Teixeira, Luís F.

Machine learning, 2015-09, Vol.100 (2-3), p.609-633 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
Discriminative Sparse Features for Alzheimer's Disease Diagnosis Using Multimodal Image Data
Discriminative Sparse Features for Alzheimer's Disease Diagnosis Using Multimodal Image Data
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Discriminative Sparse Features for Alzheimer's Disease Diagnosis Using Multimodal Image Data

Ortiz, Andres ; Lozano, F. ; Górriz, Juan M. ; Ramírez, Javier ; Martínez Murcia, Francisco J. ; Neuroimaging Initiative, for the Alzheimer’s Disease

Current Alzheimer research, 2018-01, Vol.15 (1), p.67-79 [Periódico revisado por pares]

Sharjah: Benham Science Publishers

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6
Hybrid gene selection approach using XGBoost and multi-objective genetic algorithm for cancer classification
Hybrid gene selection approach using XGBoost and multi-objective genetic algorithm for cancer classification
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Hybrid gene selection approach using XGBoost and multi-objective genetic algorithm for cancer classification

Deng, Xiongshi ; Li, Min ; Deng, Shaobo ; Wang, Lei

Medical & biological engineering & computing, 2022-03, Vol.60 (3), p.663-681 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Comparison of Feature Selection and Supervised Methods for Classifying Gait Disorders
Comparison of Feature Selection and Supervised Methods for Classifying Gait Disorders
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Comparison of Feature Selection and Supervised Methods for Classifying Gait Disorders

Shayestegan, Mohsen ; Kohout, Jan ; Verespejova, Ludmila ; Chovanec, Martin ; Mares, Jan

IEEE access, 2024, Vol.12, p.17876-17894 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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8
An intelligent disease prediction and monitoring system using feature selection, multi-neural network and fuzzy rules
An intelligent disease prediction and monitoring system using feature selection, multi-neural network and fuzzy rules
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An intelligent disease prediction and monitoring system using feature selection, multi-neural network and fuzzy rules

Elizabeth Jesi, V. ; Aslam, Shabnam Mohamed

Neural computing & applications, 2022-11, Vol.34 (22), p.19877-19893 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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9
Sports Video Classification Method Based on Improved Deep Learning
Sports Video Classification Method Based on Improved Deep Learning
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Sports Video Classification Method Based on Improved Deep Learning

Gao, Tianhao ; Zhang, Meng ; Zhu, Yifan ; Zhang, Youjian ; Pang, Xiangsheng ; Ying, Jing ; Liu, Wenming

Applied sciences, 2024-01, Vol.14 (2), p.948 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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10
Dynamic feature selection combining standard deviation and interaction information
Dynamic feature selection combining standard deviation and interaction information
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Dynamic feature selection combining standard deviation and interaction information

Wu, Peng ; Zhang, Qinghua ; Wang, Guoyin ; Yang, Fan ; Xue, Fuzhong

International journal of machine learning and cybernetics, 2023-04, Vol.14 (4), p.1407-1426 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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