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Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression
Neurocomputing (Amsterdam), 2022-09, Vol.506, p.146-157
2022
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Feature selection in machine learning: A new perspective
Neurocomputing (Amsterdam), 2018-07, Vol.300, p.70-79
2018
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A comprehensive survey on support vector machine classification: Applications, challenges and trends
Neurocomputing (Amsterdam), 2020-09, Vol.408, p.189-215
2020
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Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)
Neurocomputing (Amsterdam), 2018-09, Vol.307, p.72-77
2018
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On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice
Neurocomputing (Amsterdam), 2020-11, Vol.415, p.295-316
2020
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Emotional state classification from EEG data using machine learning approach
Neurocomputing (Amsterdam), 2014-04, Vol.129, p.94-106
2014
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Pruning and quantization for deep neural network acceleration: A survey
Neurocomputing (Amsterdam), 2021-10, Vol.461, p.370-403
2021
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GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification
Neurocomputing (Amsterdam), 2018-12, Vol.321, p.321-331
2018
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A review on the attention mechanism of deep learning
Neurocomputing (Amsterdam), 2021-09, Vol.452, p.48-62
2021
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Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization
Neurocomputing (Amsterdam), 2018-09, Vol.307, p.195-204
2018
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Convolutional neural networks for hyperspectral image classification
Neurocomputing (Amsterdam), 2017-01, Vol.219, p.88-98
2017
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Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting
Neurocomputing (Amsterdam), 2020-08, Vol.403, p.348-359
2020
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BiERU: Bidirectional emotional recurrent unit for conversational sentiment analysis
Neurocomputing (Amsterdam), 2022-01, Vol.467, p.73-82
2022
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A unified deep artificial neural network approach to partial differential equations in complex geometries
Neurocomputing (Amsterdam), 2018-11, Vol.317, p.28-41
2018
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Unsupervised real-time anomaly detection for streaming data
Neurocomputing (Amsterdam), 2017-11, Vol.262, p.134-147
2017
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Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks
Neurocomputing (Amsterdam), 2017-12, Vol.267, p.378-384
2017
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A recurrent neural network based health indicator for remaining useful life prediction of bearings
Neurocomputing (Amsterdam), 2017-05, Vol.240, p.98-109
2017
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DeepCrack: A deep hierarchical feature learning architecture for crack segmentation
Neurocomputing (Amsterdam), 2019-04, Vol.338, p.139-153
2019
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Convolutional neural networks for medical image analysis: State-of-the-art, comparisons, improvement and perspectives
Neurocomputing (Amsterdam), 2021-07, Vol.444, p.92-110
2021
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Recent advances in deep learning for object detection
Neurocomputing (Amsterdam), 2020-07, Vol.396, p.39-64
2020
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Deep auto-context convolutional neural networks for standard-dose PET image estimation from low-dose PET/MRI
Neurocomputing (Amsterdam), 2017-12, Vol.267, p.406-416
2017
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A systematic review of deep transfer learning for machinery fault diagnosis
Neurocomputing (Amsterdam), 2020-09, Vol.407, p.121-135
2020
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A review on transfer learning in EEG signal analysis
Neurocomputing (Amsterdam), 2021-01, Vol.421, p.1-14
2021
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A Brief Survey on Semantic Segmentation with Deep Learning
Neurocomputing (Amsterdam), 2020-09, Vol.406, p.302-321
2020
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Deep learning for monocular depth estimation: A review
Neurocomputing (Amsterdam), 2021-05, Vol.438, p.14-33
2021
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