Artículos de revistas sobre el tema "CNN MODEL"
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Prasad, G. Shyam Chandra y K. Adi Narayana Reddy. "Sentiment Analysis Using Multi-Channel CNN-LSTM Model". Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11, n.º 12-SPECIAL ISSUE (31 de diciembre de 2019): 489–94. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v11sp12/20193243.
Texto completoHasan, Moh Arie, Yan Riyanto y Dwiza Riana. "Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model". Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 9, n.º 4 (5 de julio de 2021): 218–23. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.14013.
Texto completoChoi, Jiwoo, Sangil Choi y Taewon Kang. "Personal Identification CNN Model using Gait Cycle". Journal of Korean Institute of Information Technology 20, n.º 11 (30 de noviembre de 2022): 127–36. http://dx.doi.org/10.14801/jkiit.2022.20.11.127.
Texto completoSen, Amit Prakash, Nirmal Kumar Rout, Tuhinansu Pradhan y Amrit Mukherjee. "Hybrid Deep CNN Model for the Detection of COVID-19". Indian Journal Of Science And Technology 15, n.º 41 (5 de noviembre de 2022): 2121–28. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v15i41.1421.
Texto completoVyshnavi, Ramineni y Goo-Rak Kwon. "A Comparative Study of the CNN Model for AD Diagnosis". Korean Institute of Smart Media 12, n.º 7 (31 de agosto de 2023): 52–58. http://dx.doi.org/10.30693/smj.2023.12.7.52.
Texto completoTajalsir, Mohammed, Susana Mu˜noz Hern´andez y Fatima Abdalbagi Mohammed. "ASERS-CNN: Arabic Speech Emotion Recognition System based on CNN Model". Signal & Image Processing : An International Journal 13, n.º 1 (28 de febrero de 2022): 45–53. http://dx.doi.org/10.5121/sipij.2022.13104.
Texto completoEt. al., Ms K. N. Rode,. "Unsupervised CNN model for Sclerosis Detection". Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, n.º 2 (10 de abril de 2021): 2577–83. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i2.2223.
Texto completoKamundala, Espoir K. y Chang Hoon Kim. "CNN Model to Classify Malware Using Image Feature". KIISE Transactions on Computing Practices 24, n.º 5 (31 de mayo de 2018): 256–61. http://dx.doi.org/10.5626/ktcp.2018.24.5.256.
Texto completoLee, Seonggu y Jitae Shin. "Hybrid Model of Convolutional LSTM and CNN to Predict Particulate Matter". International Journal of Information and Electronics Engineering 9, n.º 1 (marzo de 2019): 34–38. http://dx.doi.org/10.18178/ijiee.2019.9.1.701.
Texto completoSrinivas, Dr Kalyanapu y Reddy Dr.B.R.S. "Deep Learning based CNN Optimization Model for MR Braing Image Segmentation". Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11, n.º 11 (20 de noviembre de 2019): 213–20. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v11i11/20193190.
Texto completoWang, Jinnan, Weiqin Tong y Xiaoli Zhi. "Model Parallelism Optimization for CNN FPGA Accelerator". Algorithms 16, n.º 2 (14 de febrero de 2023): 110. http://dx.doi.org/10.3390/a16020110.
Texto completoDal Cortivo, Davide, Sara Mandelli, Paolo Bestagini y Stefano Tubaro. "CNN-Based Multi-Modal Camera Model Identification on Video Sequences". Journal of Imaging 7, n.º 8 (5 de agosto de 2021): 135. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7080135.
Texto completoMukkapati, Naveen y M. S. Anbarasi. "Brain Tumor Classification Based on Enhanced CNN Model". Revue d'Intelligence Artificielle 36, n.º 1 (28 de febrero de 2022): 125–30. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360114.
Texto completoZhan, Zhiwei, Guoliang Liao, Xiang Ren, Guangsi Xiong, Weilin Zhou, Wenchao Jiang y Hong Xiao. "RA-CNN". International Journal of Software Science and Computational Intelligence 14, n.º 1 (1 de enero de 2022): 1–14. http://dx.doi.org/10.4018/ijssci.311446.
Texto completoZhang, Jilin, Lishi Ye y Yongzeng Lai. "Stock Price Prediction Using CNN-BiLSTM-Attention Model". Mathematics 11, n.º 9 (23 de abril de 2023): 1985. http://dx.doi.org/10.3390/math11091985.
Texto completoSlavova, Angela y Ronald Tetzlaff. "Edge of chaos in reaction diffusion CNN model". Open Mathematics 15, n.º 1 (2 de febrero de 2017): 21–29. http://dx.doi.org/10.1515/math-2017-0002.
Texto completoZhao, Xinzhuo, Shouliang Qi, Baihua Zhang, He Ma, Wei Qian, Yudong Yao y Jianjun Sun. "Deep CNN models for pulmonary nodule classification: Model modification, model integration, and transfer learning". Journal of X-Ray Science and Technology 27, n.º 4 (4 de septiembre de 2019): 615–29. http://dx.doi.org/10.3233/xst-180490.
Texto completoYin, Qiwei, Ruixun Zhang y XiuLi Shao. "CNN and RNN mixed model for image classification". MATEC Web of Conferences 277 (2019): 02001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201927702001.
Texto completoJeong, Jaemin, Ji-Ho Cho y Jeong-Gun Lee. "Filter combination learning for CNN model compression". ICT Express 7, n.º 1 (marzo de 2021): 5–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2021.01.001.
Texto completoAthavale, Vijay Anant, Suresh Chand Gupta, Deepak Kumar y Savita. "Human Action Recognition Using CNN-SVM Model". Advances in Science and Technology 105 (abril de 2021): 282–90. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/ast.105.282.
Texto completoImane, Kadi, Messaoud Abbas, Amara Miloudi y Mohammed Charaf Eddine Meftah. "A CNN Model for Early Leukemia Diagnosis". International Journal of Organizational and Collective Intelligence 12, n.º 1 (1 de enero de 2022): 1–20. http://dx.doi.org/10.4018/ijoci.304889.
Texto completoArun Kumar, A. y Radha Krishna Karne. "IIoT-IDS Network using Inception CNN Model". Journal of Trends in Computer Science and Smart Technology 4, n.º 3 (18 de agosto de 2022): 126–38. http://dx.doi.org/10.36548/jtcsst.2022.3.002.
Texto completoWang, Zhong y Tong Li. "A Lightweight CNN Model Based on GhostNet". Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (31 de julio de 2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8396550.
Texto completoV, Akshatha y K. R. Sumana. "Analysis of Wildfire Detection using CNN Model". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, n.º 8 (31 de agosto de 2022): 241–45. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.46157.
Texto completoSingh, Ajay Kumar, Ihtiram Raza Khan, Shakir Khan, Kumud Pant, Sandip Debnath y Shahajan Miah. "Multichannel CNN Model for Biomedical Entity Reorganization". BioMed Research International 2022 (19 de marzo de 2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5765629.
Texto completoKaur, Gagandeep, Ritesh Sinha, Puneet Kumar Tiwari, Srijan Kumar Yadav, Prabhash Pandey, Rohit Raj, Anshu Vashisth y Manik Rakhra. "Face mask recognition system using CNN model". Neuroscience Informatics 2, n.º 3 (septiembre de 2022): 100035. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuri.2021.100035.
Texto completoYang, Yu-Xin, Chang Wen, Kai Xie, Fang-Qing Wen, Guan-Qun Sheng y Xin-Gong Tang. "Face Recognition Using the SR-CNN Model". Sensors 18, n.º 12 (3 de diciembre de 2018): 4237. http://dx.doi.org/10.3390/s18124237.
Texto completoAl-Hammadi, Muneer, Ghulam Muhammad, Wadood Abdul, Mansour Alsulaiman y M. Shamim Hossain. "Hand Gesture Recognition Using 3D-CNN Model". IEEE Consumer Electronics Magazine 9, n.º 1 (1 de enero de 2020): 95–101. http://dx.doi.org/10.1109/mce.2019.2941464.
Texto completoHemmat, Maedeh y Azadeh Davoodi. "Power-efficient ReRAM-aware CNN model generation". Integration 69 (noviembre de 2019): 369–80. http://dx.doi.org/10.1016/j.vlsi.2019.08.003.
Texto completoCozzolino, Davide y Luisa Verdoliva. "Noiseprint: A CNN-Based Camera Model Fingerprint". IEEE Transactions on Information Forensics and Security 15 (2020): 144–59. http://dx.doi.org/10.1109/tifs.2019.2916364.
Texto completoAbdulnabi, Abrar H., Gang Wang, Jiwen Lu y Kui Jia. "Multi-Task CNN Model for Attribute Prediction". IEEE Transactions on Multimedia 17, n.º 11 (noviembre de 2015): 1949–59. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2015.2477680.
Texto completoLei, Xinyu, Hongguang Pan y Xiangdong Huang. "A Dilated CNN Model for Image Classification". IEEE Access 7 (2019): 124087–95. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2927169.
Texto completoEspejo, S., R. Carmona, R. Domínguez-Castro y A. Rodríguez-Vázquez. "A VLSI-oriented continuous-time CNN model". International Journal of Circuit Theory and Applications 24, n.º 3 (mayo de 1996): 341–56. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1097-007x(199605/06)24:3<341::aid-cta920>3.0.co;2-l.
Texto completoGuo, Kejun, Shizhe Song y Qijia Yang. "CNN-based Model for Face Expression Recognition". Highlights in Science, Engineering and Technology 34 (28 de febrero de 2023): 269–74. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v34i.5483.
Texto completoHong, Yun-Pyo, Hee-Tak Kim, Seok-Hun Jeon y Tae-Ho Hwang. "Implementation of SNN/CNN Accumulator H/W using LIF/IF Model". Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 59, n.º 1 (31 de enero de 2022): 112–17. http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2022.59.1.112.
Texto completoPark, Jin Hyeok, Byeong Dae Lee y Myung Hoon Sunwoo. "MaskSLIC based CNN Classification Model for Mammogram Feature Extraction". Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 58, n.º 10 (31 de octubre de 2021): 59–67. http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2021.58.10.59.
Texto completoS, Hemnath y Geetha Ramalingam. "Comparing the Performance of Accuracy Using 3D CNN Model with the Fixed Spatial Transform With 3D CNN Model for the Detection of Pulmonary Nodules". E3S Web of Conferences 399 (2023): 09003. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339909003.
Texto completoChen, Mei-Hsin, Yao-Chung Chen, Tien-Yin Chou y Fang-Shii Ning. "PM2.5 Concentration Prediction Model: A CNN–RF Ensemble Framework". International Journal of Environmental Research and Public Health 20, n.º 5 (24 de febrero de 2023): 4077. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph20054077.
Texto completoRhanoui, Maryem, Mounia Mikram, Siham Yousfi y Soukaina Barzali. "A CNN-BiLSTM Model for Document-Level Sentiment Analysis". Machine Learning and Knowledge Extraction 1, n.º 3 (25 de julio de 2019): 832–47. http://dx.doi.org/10.3390/make1030048.
Texto completoBen Ismail, Mohamed Maher. "Insult detection using a partitional CNN-LSTM model". Computer Science and Information Technologies 1, n.º 2 (1 de julio de 2020): 84–92. http://dx.doi.org/10.11591/csit.v1i2.p84-92.
Texto completo包, 娜萍. "Bitcoin Price Prediction Based on CNN-LSTM Model". Advances in Applied Mathematics 11, n.º 05 (2022): 2956–66. http://dx.doi.org/10.12677/aam.2022.115315.
Texto completoCho, Young-Bok. "Keras based CNN Model for Disease Extraction in Ultrasound Image". Journal of Digital Contents Society 19, n.º 10 (31 de octubre de 2018): 1975–80. http://dx.doi.org/10.9728/dcs.2018.19.10.1975.
Texto completoNguyen, Thieu, Giang Nguyen y Binh Minh Nguyen. "EO-CNN: An Enhanced CNN Model Trained by Equilibrium Optimization for Traffic Transportation Prediction". Procedia Computer Science 176 (2020): 800–809. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.075.
Texto completoWang, Zhaolian, Hong Huang, Rui Du, Xing Li y Guotao Yuan. "IoT Intrusion Detection Model based on CNN-GRU". Frontiers in Computing and Intelligent Systems 4, n.º 2 (26 de junio de 2023): 90–95. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v4i2.10302.
Texto completoWang, Haiyao, Jianxuan Wang, Lihui Cao, Yifan Li, Qiuhong Sun y Jingyang Wang. "A Stock Closing Price Prediction Model Based on CNN-BiSLSTM". Complexity 2021 (21 de septiembre de 2021): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5360828.
Texto completoPan, Cong, Minyan Lu, Biao Xu y Houleng Gao. "An Improved CNN Model for Within-Project Software Defect Prediction". Applied Sciences 9, n.º 10 (24 de mayo de 2019): 2138. http://dx.doi.org/10.3390/app9102138.
Texto completoLivieris, Ioannis E., Niki Kiriakidou, Stavros Stavroyiannis y Panagiotis Pintelas. "An Advanced CNN-LSTM Model for Cryptocurrency Forecasting". Electronics 10, n.º 3 (26 de enero de 2021): 287. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10030287.
Texto completoGunawan, M. Zarlis, P. Sihombing y Sutarman. "Optimization of the CNN model for smart agriculture". IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 1088, n.º 1 (1 de febrero de 2021): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1088/1/012029.
Texto completoIrmak, Emrah. "COVID‐19 disease severity assessment using CNN model". IET Image Processing 15, n.º 8 (7 de marzo de 2021): 1814–24. http://dx.doi.org/10.1049/ipr2.12153.
Texto completoŁach, Błażej y Edyta Łukasik. "Faster R-CNN model learning on synthetic images". Journal of Computer Sciences Institute 17 (30 de diciembre de 2020): 401–4. http://dx.doi.org/10.35784/jcsi.2285.
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