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Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
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Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)

Wunsch, Andreas ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Hydrology and earth system sciences, 2021-04, Vol.25 (3), p.1671-1687 [Periódico revisado por pares]

Katlenburg-Lindau: Copernicus GmbH

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2
Combination of Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks for predicting soil properties using Vis–NIR spectroscopy
Combination of Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks for predicting soil properties using Vis–NIR spectroscopy
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Combination of Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks for predicting soil properties using Vis–NIR spectroscopy

Yang, Jiechao ; Wang, Xuelei ; Wang, Ruihua ; Wang, Huanjie

Geoderma, 2020-12, Vol.380, p.114616, Article 114616 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
Analysis of Diffractive Optical Neural Networks and Their Integration With Electronic Neural Networks
Analysis of Diffractive Optical Neural Networks and Their Integration With Electronic Neural Networks
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Analysis of Diffractive Optical Neural Networks and Their Integration With Electronic Neural Networks

Mengu, Deniz ; Luo, Yi ; Rivenson, Yair ; Ozcan, Aydogan

IEEE journal of selected topics in quantum electronics, 2020-01, Vol.26 (1), p.1-14 [Periódico revisado por pares]

United States: IEEE

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4
Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials
Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials
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Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials

Pun, G P Purja ; Batra, R ; Ramprasad, R ; Mishin, Y

Nature communications, 2019-05, Vol.10 (1), p.2339-2339, Article 2339 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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5
Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking
Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking
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Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking

Tsaban, Tomer ; Varga, Julia K ; Avraham, Orly ; Ben-Aharon, Ziv ; Khramushin, Alisa ; Schueler-Furman, Ora

Nature communications, 2022-01, Vol.13 (1), p.176-176, Article 176 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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6
NeuralNetTools: Visualization and Analysis Tools for Neural Networks
NeuralNetTools: Visualization and Analysis Tools for Neural Networks
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NeuralNetTools: Visualization and Analysis Tools for Neural Networks

Beck, Marcus W

Journal of statistical software, 2018, Vol.85 (11), p.1-20 [Periódico revisado por pares]

United States: Foundation for Open Access Statistics

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7
Recurrent Neural Networks: An Embedded Computing Perspective
Recurrent Neural Networks: An Embedded Computing Perspective
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Recurrent Neural Networks: An Embedded Computing Perspective

Rezk, Nesma M. ; Purnaprajna, Madhura ; Nordstrom, Tomas ; Ul-Abdin, Zain

IEEE access, 2020, Vol.8 (1), p.57967-57996 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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8
Predicting Alzheimer's disease progression using deep recurrent neural networks
Predicting Alzheimer's disease progression using deep recurrent neural networks
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Predicting Alzheimer's disease progression using deep recurrent neural networks

Nguyen, Minh ; He, Tong ; An, Lijun ; Alexander, Daniel C. ; Feng, Jiashi ; Yeo, B.T. Thomas

NeuroImage (Orlando, Fla.), 2020-11, Vol.222, p.117203-117203, Article 117203 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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9
Neural network of cognitive emotion regulation — An ALE meta-analysis and MACM analysis
Neural network of cognitive emotion regulation — An ALE meta-analysis and MACM analysis
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Neural network of cognitive emotion regulation — An ALE meta-analysis and MACM analysis

Kohn, N. ; Eickhoff, S.B. ; Scheller, M. ; Laird, A.R. ; Fox, P.T. ; Habel, U.

NeuroImage (Orlando, Fla.), 2014-02, Vol.87, p.345-355 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Inc

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10
Adaptive intra‐pulse interference waveform generation technique based on Convolutional Neural Network—Deep Neural Network with global priority information of radar signal
Adaptive intra‐pulse interference waveform generation technique based on Convolutional Neural Network—Deep Neural Network with global priority information of radar signal
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Adaptive intra‐pulse interference waveform generation technique based on Convolutional Neural Network—Deep Neural Network with global priority information of radar signal

Jiang, Yilin ; Shang, Xi ; Guan, Lisong ; Li, Jinxin

IET radar, sonar & navigation, 2023-02, Vol.17 (2), p.212-226 [Periódico revisado por pares]

Wiley

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