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PERSIANN-CNN: Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks–Convolutional Neural Networks
PERSIANN-CNN: Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks–Convolutional Neural Networks
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PERSIANN-CNN: Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks–Convolutional Neural Networks

Sadeghi, Mojtaba ; Asanjan, Ata Akbari ; Faridzad, Mohammad ; Nguyen, Phu ; Hsu, Kuolin ; Sorooshian, Soroosh ; Braithwaite, Dan

Journal of hydrometeorology, 2019-12, Vol.20 (12), p.2273-2289 [Periódico revisado por pares]

Boston: American Meteorological Society

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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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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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lemon: LEns MOdelling with Neural networks – I. Automated modelling of strong gravitational lenses with Bayesian Neural Networks
lemon: LEns MOdelling with Neural networks – I. Automated modelling of strong gravitational lenses with Bayesian Neural Networks
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lemon: LEns MOdelling with Neural networks – I. Automated modelling of strong gravitational lenses with Bayesian Neural Networks

Gentile, Fabrizio ; Tortora, Crescenzo ; Covone, Giovanni ; Koopmans, Léon V E ; Li, Rui ; Leuzzi, Laura ; Napolitano, Nicola R

Monthly notices of the Royal Astronomical Society, 2023-05, Vol.522 (4), p.5442-5455 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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5
GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks
GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks
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GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks

Nguyen, Thin ; Le, Hang ; Quinn, Thomas P ; Nguyen, Tri ; Le, Thuc Duy ; Venkatesh, Svetha Pier Luigi, Martelli

Bioinformatics, 2021-05, Vol.37 (8), p.1140-1147 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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6
Convolutional Neural Networks for Radiologic Images: A Radiologist's Guide
Convolutional Neural Networks for Radiologic Images: A Radiologist's Guide
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Convolutional Neural Networks for Radiologic Images: A Radiologist's Guide

Soffer, Shelly ; Ben-Cohen, Avi ; Shimon, Orit ; Amitai, Michal Marianne ; Greenspan, Hayit ; Klang, Eyal

Radiology, 2019-03, Vol.290 (3), p.590-606 [Periódico revisado por pares]

United States

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7
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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8
Star–galaxy classification using deep convolutional neural networks
Star–galaxy classification using deep convolutional neural networks
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Star–galaxy classification using deep convolutional neural networks

Kim, Edward J ; Brunner, Robert J

Monthly notices of the Royal Astronomical Society, 2017-02, Vol.464 (4), p.4463-4463 [Periódico revisado por pares]

London: Oxford University Press

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9
Parkinson's disease dementia: a neural networks perspective
Parkinson's disease dementia: a neural networks perspective
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Parkinson's disease dementia: a neural networks perspective

Gratwicke, James ; Jahanshahi, Marjan ; Foltynie, Thomas

Brain (London, England : 1878), 2015-06, Vol.138 (Pt 6), p.1454-1476 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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10
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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