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Learning Joint Spatial-Temporal Transformations for Video Inpainting
Learning Joint Spatial-Temporal Transformations for Video Inpainting
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Learning Joint Spatial-Temporal Transformations for Video Inpainting

Zeng, Yanhong ; Fu, Jianlong ; Chao, Hongyang

Computer Vision – ECCV 2020, 2020, p.528-543 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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2
Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction
Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction
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Spatio-Temporal Graph Transformer Networks for Pedestrian Trajectory Prediction

Yu, Cunjun ; Ma, Xiao ; Ren, Jiawei ; Zhao, Haiyu ; Yi, Shuai

Computer Vision – ECCV 2020, 2020, p.507-523 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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3
Motif Finding Algorithms: A Performance Comparison
Motif Finding Algorithms: A Performance Comparison
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Motif Finding Algorithms: A Performance Comparison

Martorana, Emanuele ; Grasso, Roberto ; Micale, Giovanni ; Alaimo, Salvatore ; Shasha, Dennis ; Giugno, Rosalba ; Pulvirenti, Alfredo

From Computational Logic to Computational Biology, p.250-267 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer Nature Switzerland

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4
Progressive and Multi-path Holistically Nested Neural Networks for Pathological Lung Segmentation from CT Images
Progressive and Multi-path Holistically Nested Neural Networks for Pathological Lung Segmentation from CT Images
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Progressive and Multi-path Holistically Nested Neural Networks for Pathological Lung Segmentation from CT Images

Harrison, Adam P. ; Xu, Ziyue ; George, Kevin ; Lu, Le ; Summers, Ronald M. ; Mollura, Daniel J.

Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention − MICCAI 2017, p.621-629 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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5
A Basic Compositional Model for Spiking Neural Networks
A Basic Compositional Model for Spiking Neural Networks
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A Basic Compositional Model for Spiking Neural Networks

Lynch, Nancy ; Musco, Cameron

A Journey from Process Algebra via Timed Automata to Model Learning, 2022, p.403-449 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer Nature Switzerland

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6
A Hardware Trojan Exploiting Coherence Protocol on NoCs
A Hardware Trojan Exploiting Coherence Protocol on NoCs
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A Hardware Trojan Exploiting Coherence Protocol on NoCs

Shikama, Yoshiya ; Koibuchi, Michihiro ; Amano, Hideharu

Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies, p.301-313 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer Nature Switzerland

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7
Critical Density for Network Reconstruction
Critical Density for Network Reconstruction
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Critical Density for Network Reconstruction

Gabrielli, Andrea ; Macchiati, Valentina ; Garlaschelli, Diego

From Computational Logic to Computational Biology, p.223-249 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer Nature Switzerland

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8
Reflection Backdoor: A Natural Backdoor Attack on Deep Neural Networks
Reflection Backdoor: A Natural Backdoor Attack on Deep Neural Networks
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Reflection Backdoor: A Natural Backdoor Attack on Deep Neural Networks

Liu, Yunfei ; Ma, Xingjun ; Bailey, James ; Lu, Feng

Computer Vision – ECCV 2020, 2020, p.182-199 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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9
Layer-Wise Relevance Propagation: An Overview
Layer-Wise Relevance Propagation: An Overview
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Capítulo de Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Layer-Wise Relevance Propagation: An Overview

Montavon, Grégoire ; Binder, Alexander ; Lapuschkin, Sebastian ; Samek, Wojciech ; Müller, Klaus-Robert

Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning, p.193-209 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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10
Structured Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent Networks
Structured Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent Networks
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Structured Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent Networks

Seo, Youngjoo ; Defferrard, Michaël ; Vandergheynst, Pierre ; Bresson, Xavier

Neural Information Processing, p.362-373 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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