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KIKI‐net: cross‐domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images
KIKI‐net: cross‐domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images
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KIKI‐net: cross‐domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images

Eo, Taejoon ; Jun, Yohan ; Kim, Taeseong ; Jang, Jinseong ; Lee, Ho‐Joon ; Hwang, Dosik

Magnetic resonance in medicine, 2018-11, Vol.80 (5), p.2188-2201 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley Subscription Services, Inc

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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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3
Deep Learning‐Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks
Deep Learning‐Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks
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Deep Learning‐Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks

Cha, Young‐Jin ; Choi, Wooram ; Büyüköztürk, Oral

Computer-aided civil and infrastructure engineering, 2017-05, Vol.32 (5), p.361-378 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Wiley Subscription Services, Inc

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4
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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5
Self‐supervised learning of physics‐guided reconstruction neural networks without fully sampled reference data
Self‐supervised learning of physics‐guided reconstruction neural networks without fully sampled reference data
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Self‐supervised learning of physics‐guided reconstruction neural networks without fully sampled reference data

Yaman, Burhaneddin ; Hosseini, Seyed Amir Hossein ; Moeller, Steen ; Ellermann, Jutta ; Uğurbil, Kâmil ; Akçakaya, Mehmet

Magnetic resonance in medicine, 2020-12, Vol.84 (6), p.3172-3191 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley Subscription Services, Inc

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6
Predicting residue‐specific qualities of individual protein models using residual neural networks and graph neural networks
Predicting residue‐specific qualities of individual protein models using residual neural networks and graph neural networks
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Predicting residue‐specific qualities of individual protein models using residual neural networks and graph neural networks

Zhao, Chenguang ; Liu, Tong ; Wang, Zheng

Proteins, structure, function, and bioinformatics, 2022-12, Vol.90 (12), p.2091-2102 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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7
Co‐crystal Prediction by Artificial Neural Networks
Co‐crystal Prediction by Artificial Neural Networks
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Co‐crystal Prediction by Artificial Neural Networks

Devogelaer, Jan‐Joris ; Meekes, Hugo ; Tinnemans, Paul ; Vlieg, Elias ; Gelder, René

Angewandte Chemie (International ed.), 2020-11, Vol.59 (48), p.21711-21718 [Periódico revisado por pares]

Germany: Wiley Subscription Services, Inc

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8
PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method
PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method
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PhaseNet: A Deep-Neural-Network-Based Seismic Arrival Time Picking Method

Zhu, Weiqiang ; Beroza, Gregory C

Geophysical journal international, 2019-01 [Periódico revisado por pares]

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9
Photonic Perceptron Based on a Kerr Microcomb for High‐Speed, Scalable, Optical Neural Networks
Photonic Perceptron Based on a Kerr Microcomb for High‐Speed, Scalable, Optical Neural Networks
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Photonic Perceptron Based on a Kerr Microcomb for High‐Speed, Scalable, Optical Neural Networks

Xu, Xingyuan ; Tan, Mengxi ; Corcoran, Bill ; Wu, Jiayang ; Nguyen, Thach G. ; Boes, Andreas ; Chu, Sai T. ; Little, Brent E. ; Morandotti, Roberto ; Mitchell, Arnan ; Hicks, Damien G. ; Moss, David J.

Laser & photonics reviews, 2020-10, Vol.14 (10), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Wiley Subscription Services, Inc

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10
Efficient training of physics‐informed neural networks via importance sampling
Efficient training of physics‐informed neural networks via importance sampling
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Efficient training of physics‐informed neural networks via importance sampling

Nabian, Mohammad Amin ; Gladstone, Rini Jasmine ; Meidani, Hadi

Computer-aided civil and infrastructure engineering, 2021-08, Vol.36 (8), p.962-977 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Wiley Subscription Services, Inc

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