Zeitschriftenartikel zum Thema „Super learning“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Super learning" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Long, Jun, Jinhuan Zhang und Ping Du. „Super-sampling by learning-based super-resolution“. International Journal of Computational Science and Engineering 1, Nr. 1 (2019): 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2019.10020177.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Ping, Jinhuan Zhang und Jun Long. „Super-sampling by learning-based super-resolution“. International Journal of Computational Science and Engineering 21, Nr. 2 (2020): 249. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2020.105731.
Der volle Inhalt der QuelleHaris, Muhammad, M. Rahmat Widyanto und Hajime Nobuhara. „Inception learning super-resolution“. Applied Optics 56, Nr. 22 (21.07.2017): 6043. http://dx.doi.org/10.1364/ao.56.006043.
Der volle Inhalt der QuelleGURBYCH, A. „METHOD SUPER LEARNING FOR DETERMINATION OF MOLECULAR RELATIONSHIP“. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 307, Nr. 2 (02.05.2022): 14–24. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-307-2-14-24.
Der volle Inhalt der QuelleAitken, Michael R. F., Mark J. W. Larkin und Anthony Dickinson. „Super-learning of Causal Judgements“. Quarterly Journal of Experimental Psychology B 53, Nr. 1 (01.02.2000): 59–81. http://dx.doi.org/10.1080/027249900392995.
Der volle Inhalt der QuelleLim, Alane. „Machine learning method puts the “super” in super-resolution spectroscopy“. Scilight 2021, Nr. 49 (03.12.2021): 491108. http://dx.doi.org/10.1063/10.0009031.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Tong, Li Zhao und Chuang Wang. „Research on Super-resolution Image Based on Deep Learning“. International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 8, Nr. 1 (01.01.2023): 58–65. http://dx.doi.org/10.2478/ijanmc-2023-0046.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Jingyu, Li Zhao und Yan Jiao. „Research on Image Super-resolution Reconstruction Based on Deep Learning“. International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 7, Nr. 1 (01.01.2022): 1–21. http://dx.doi.org/10.2478/ijanmc-2022-0001.
Der volle Inhalt der QuelleDemontis, Ambra, Marco Melis, Battista Biggio, Giorgio Fumera und Fabio Roli. „Super-Sparse Learning in Similarity Spaces“. IEEE Computational Intelligence Magazine 11, Nr. 4 (November 2016): 36–45. http://dx.doi.org/10.1109/mci.2016.2601702.
Der volle Inhalt der QuelleStrack, Rita. „Deep learning advances super-resolution imaging“. Nature Methods 15, Nr. 6 (31.05.2018): 403. http://dx.doi.org/10.1038/s41592-018-0028-9.
Der volle Inhalt der QuelleKita, Koji, Michifumi Yoshioka, Katsufumi Inoue, Naru Inage und Shohei Tsunekawa. „Figure Patches Learning-based Super-Resolution“. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 136, Nr. 7 (2016): 929–37. http://dx.doi.org/10.1541/ieejeiss.136.929.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Wenming, Fei Zhou, Rui Zhu, Kazuhiro Fukui, Guijin Wang und Jing-Hao Xue. „Deep learning for image super-resolution“. Neurocomputing 398 (Juli 2020): 291–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.09.091.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Wenjun, Chao Ren, Xiaohai He, Honggang Chen und Linbo Qing. „Video Super-Resolution via Residual Learning“. IEEE Access 6 (2018): 23767–77. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2829908.
Der volle Inhalt der QuelleYi Tang und Yuan Yuan. „Learning From Errors in Super-Resolution“. IEEE Transactions on Cybernetics 44, Nr. 11 (November 2014): 2143–54. http://dx.doi.org/10.1109/tcyb.2014.2301732.
Der volle Inhalt der QuelleR. Mhatre, Sneha, und Jagdish W. Bakal. „A Review of Image Super Resolution using Deep Learning“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 5s (17.05.2023): 145–49. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i5s.6638.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Kajol, und Manish Saxena. „A Review on Medical Image Super Resolution with Application of Deep Learning“. SMART MOVES JOURNAL IJOSCIENCE 7, Nr. 2 (27.03.2021): 25–29. http://dx.doi.org/10.24113/ijoscience.v7i2.368.
Der volle Inhalt der QuelleHe, H., K. Gao, W. Tan, L. Wang, S. N. Fatholahi, N. Chen, M. A. Chapman und J. Li. „IMPACT OF DEEP LEARNING-BASED SUPER-RESOLUTION ON BUILDING FOOTPRINT EXTRACTION“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B1-2022 (30.05.2022): 31–37. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b1-2022-31-2022.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Huanyu, Jiaqi Liu, Junbao Li, Jeng-Shyang Pan und Xiaqiong Yu. „DL-MRI: A Unified Framework of Deep Learning-Based MRI Super Resolution“. Journal of Healthcare Engineering 2021 (09.04.2021): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5594649.
Der volle Inhalt der QuellePllana, Duli. „Combining Teaching Strategies, Learning Strategies, and Elements of Super Learning Principles“. Advances in Social Sciences Research Journal 8, Nr. 6 (27.06.2021): 288–301. http://dx.doi.org/10.14738/assrj.86.10366.
Der volle Inhalt der QuelleOrdyniak, S., und S. Szeider. „Parameterized Complexity Results for Exact Bayesian Network Structure Learning“. Journal of Artificial Intelligence Research 46 (05.03.2013): 263–302. http://dx.doi.org/10.1613/jair.3744.
Der volle Inhalt der QuelleJian, Zhang, Xu Tengteng, Qian Jianjun, Yuchen Xiao, Heng Zhang, Hongran Li und Cunhua Li. „Single Image Self-Learning Super-Resolution with Robust Matrix Regression“. AATCC Journal of Research 8, Nr. 1_suppl (September 2021): 135–42. http://dx.doi.org/10.14504/ajr.8.s1.17.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Xu, Qingqing Zhang, Hongyue Wang, Chaolong Yao, Changxin Chen, Lin Cheng und Zhaoxiong Li. „A DEM Super-Resolution Reconstruction Network Combining Internal and External Learning“. Remote Sensing 14, Nr. 9 (02.05.2022): 2181. http://dx.doi.org/10.3390/rs14092181.
Der volle Inhalt der QuelleMaftuh, Muhammad Kholidin, und Dayat Hidayat. „THE EFFECT OF SUPERITEM LEARNING MODEL ON INCREASING STUDENTs LEARNING ACHIEVEMENTS“. (JIML) JOURNAL OF INNOVATIVE MATHEMATICS LEARNING 1, Nr. 4 (28.11.2018): 367. http://dx.doi.org/10.22460/jiml.v1i4.p367-373.
Der volle Inhalt der QuelleDavies, Molly Margaret, und Mark J. van der Laan. „Optimal Spatial Prediction Using Ensemble Machine Learning“. International Journal of Biostatistics 12, Nr. 1 (01.05.2016): 179–201. http://dx.doi.org/10.1515/ijb-2014-0060.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Yifan, Wei Cao, Xiaofeng Du und Changlin Chen. „Internal Learning for Image Super-Resolution by Adaptive Feature Transform“. Symmetry 12, Nr. 10 (14.10.2020): 1686. http://dx.doi.org/10.3390/sym12101686.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xiaoyan, Lefei Zhang und Jane You. „Domain Transfer Learning for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 11, Nr. 6 (22.03.2019): 694. http://dx.doi.org/10.3390/rs11060694.
Der volle Inhalt der QuelleLeli, Vito M., Saeed Osat, Timur Tlyachev, Dmitry V. Dylov und Jacob D. Biamonte. „Deep learning super-diffusion in multiplex networks“. Journal of Physics: Complexity 2, Nr. 3 (10.06.2021): 035011. http://dx.doi.org/10.1088/2632-072x/abe6e9.
Der volle Inhalt der QuelleHeo, Bo-Young, und Byung Cheol Song. „Learning-based Super-resolution for Text Images“. Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 52, Nr. 4 (25.04.2015): 175–83. http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2015.52.4.175.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Nisha, und Myna A.N. „Image Super-Resolution Using Deep Learning Technique“. International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, Nr. 7 (31.07.2018): 150–55. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i7.150155.
Der volle Inhalt der QuelleChae, Byungjoo, Jinsun Park, Tae-Hyun Kim und Donghyeon Cho. „Online Learning for Reference-Based Super-Resolution“. Electronics 11, Nr. 7 (28.03.2022): 1064. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11071064.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Yu, Yuxing Li, Zhizheng Zhuo, Zhiwen Liu, Yaou Liu und Chuyang Ye. „Multimodal super-resolved q-space deep learning“. Medical Image Analysis 71 (Juli 2021): 102085. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2021.102085.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Chaofeng, Dihong Gong, Hao Wang, Zhifeng Li und Kwan-Yee K. Wong. „Learning Spatial Attention for Face Super-Resolution“. IEEE Transactions on Image Processing 30 (2021): 1219–31. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2020.3043093.
Der volle Inhalt der QuelleKawulok, Michal, Pawel Benecki, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Daniel Kostrzewa und Jakub Nalepa. „Deep Learning for Multiple-Image Super-Resolution“. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 17, Nr. 6 (Juni 2020): 1062–66. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2019.2940483.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Zhuqing, Honghui Zhu, Yue Lu, Guodong Ju und Aidong Men. „Lightweight Super-Resolution Using Deep Neural Learning“. IEEE Transactions on Broadcasting 66, Nr. 4 (Dezember 2020): 814–23. http://dx.doi.org/10.1109/tbc.2020.2977513.
Der volle Inhalt der QuelleKumar, Neeraj, und Amit Sethi. „Fast Learning-Based Single Image Super-Resolution“. IEEE Transactions on Multimedia 18, Nr. 8 (August 2016): 1504–15. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2016.2571625.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Weiqin, Xiaorui Li, Yikai Gu, Xiaofu Du und Xiancheng Zhu. „Learning Enriched Features for Image Super Resolution“. IEEE Access 10 (2022): 113583–97. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3216672.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Yi, Pingkun Yan, Yuan Yuan und Xuelong Li. „Single-image super-resolution via local learning“. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2, Nr. 1 (12.02.2011): 15–23. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0011-6.
Der volle Inhalt der QuelleShamsolmoali, Pourya, Abdul Hamid Sadka, Huiyu Zhou und Wankou Yang. „Advanced deep learning for image super-resolution“. Signal Processing: Image Communication 82 (März 2020): 115732. http://dx.doi.org/10.1016/j.image.2019.115732.
Der volle Inhalt der QuelleNaimi, Ashley I., und Laura B. Balzer. „Stacked generalization: an introduction to super learning“. European Journal of Epidemiology 33, Nr. 5 (10.04.2018): 459–64. http://dx.doi.org/10.1007/s10654-018-0390-z.
Der volle Inhalt der QuelleChaudhari, Akshay S., Zhongnan Fang, Feliks Kogan, Jeff Wood, Kathryn J. Stevens, Eric K. Gibbons, Jin Hyung Lee, Garry E. Gold und Brian A. Hargreaves. „Super‐resolution musculoskeletal MRI using deep learning“. Magnetic Resonance in Medicine 80, Nr. 5 (26.03.2018): 2139–54. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.27178.
Der volle Inhalt der QuelleHasan, Zahraa. „Deep Learning for Super Resolution and Applications“. Galoitica: Journal of Mathematical Structures and Applications 8, Nr. 2 (2023): 34–42. http://dx.doi.org/10.54216/gjmsa.080204.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Guangtong, Chen Li, Yudong Yao, Ge Wang und Yueyang Teng. „Quasi-supervised learning for super-resolution PET“. Computerized Medical Imaging and Graphics 113 (April 2024): 102351. http://dx.doi.org/10.1016/j.compmedimag.2024.102351.
Der volle Inhalt der QuelleGeiss, Andrew, Sam J. Silva und Joseph C. Hardin. „Downscaling atmospheric chemistry simulations with physically consistent deep learning“. Geoscientific Model Development 15, Nr. 17 (05.09.2022): 6677–94. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-6677-2022.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Haozhe. „Super-Resolution of Lightweight Images Based on Deep Learning“. Highlights in Science, Engineering and Technology 81 (26.01.2024): 456–60. http://dx.doi.org/10.54097/f8y87181.
Der volle Inhalt der QuelleDewi, Ratna Kumala. „INNOVATION OF BIOCHEMISTRY LEARNING IN WELCOMING THE SUPER SMART SOCIETY 5.0 ERA“. INSECTA: Integrative Science Education and Teaching Activity Journal 2, Nr. 2 (29.11.2021): 197–208. http://dx.doi.org/10.21154/insecta.v2i2.3507.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Ding, Zhaowen Wang, Yuchen Fan, Xianming Liu, Zhangyang Wang, Shiyu Chang, Xinchao Wang und Thomas S. Huang. „Learning Temporal Dynamics for Video Super-Resolution: A Deep Learning Approach“. IEEE Transactions on Image Processing 27, Nr. 7 (Juli 2018): 3432–45. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2018.2820807.
Der volle Inhalt der QuelleYue, Bo, Shuang Wang, Xuefeng Liang und Licheng Jiao. „An external learning assisted self-examples learning for image super-resolution“. Neurocomputing 312 (Oktober 2018): 107–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.076.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Li, Yunpeng Ma, Song Hong und Ke Chen. „Reivew of Light Field Image Super-Resolution“. Electronics 11, Nr. 12 (17.06.2022): 1904. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11121904.
Der volle Inhalt der QuelleMasihu, Junardin Muhamad, und Edi Masihu. „Application of Super Item Learning Model in Improving Learning Outcomes of Photosynthesis Concept in Class VIII of SMP Al-Wathan Ambon“. PEDAGOGIC: Indonesian Journal of Science Education and Technology 1, Nr. 2 (01.12.2022): 72–86. http://dx.doi.org/10.54373/ijset.v2i1.55.
Der volle Inhalt der QuelleBhujade, Rakesh Kumar, und Stuti Asthana. „An Extensive Comparative Analysis on Various Efficient Techniques for Image Super-Resolution“. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, Nr. 11 (01.11.2022): 153–58. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae1122_16.
Der volle Inhalt der Quelle