Articles de revues sur le sujet « 3D Networks »
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Liang, Long, Christopher Jones, Shaohua Chen, Bo Sun et Yang Jiao. « Heterogeneous force network in 3D cellularized collagen networks ». Physical Biology 13, no 6 (25 octobre 2016) : 066001. http://dx.doi.org/10.1088/1478-3975/13/6/066001.
Texte intégralGou, Pingzhang, Baoyong Guo, Miao Guo et Shun Mao. « VKECE-3D : Energy-Efficient Coverage Enhancement in Three-Dimensional Heterogeneous Wireless Sensor Networks Based on 3D-Voronoi and K-Means Algorithm ». Sensors 23, no 2 (4 janvier 2023) : 573. http://dx.doi.org/10.3390/s23020573.
Texte intégralLeng, Biao, Yu Liu, Kai Yu, Xiangyang Zhang et Zhang Xiong. « 3D object understanding with 3D Convolutional Neural Networks ». Information Sciences 366 (octobre 2016) : 188–201. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2015.08.007.
Texte intégralChaaban, Fadi, Hanan Darwishe et Jamal El Khattabi. « A Semi-Automatic Approach in GIS for 3D Modeling and Visualization of Utility Networks : Application for Sewer & ; Stormwater networks ». MATEC Web of Conferences 295 (2019) : 02003. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201929502003.
Texte intégralWang, Shaohua, Yeran Sun, Yinle Sun, Yong Guan, Zhenhua Feng, Hao Lu, Wenwen Cai et Liang Long. « A Hybrid Framework for High-Performance Modeling of Three-Dimensional Pipe Networks ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 10 (8 octobre 2019) : 441. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8100441.
Texte intégralHUANG, MING, JINGJING YANG, ZHE XIAO, JUN SUN et JINHUI PENG. « MODELING THE DIELECTRIC RESPONSE IN HETEROGENEOUS MATERIALS USING 3D RC NETWORKS ». Modern Physics Letters B 23, no 25 (10 octobre 2009) : 3023–33. http://dx.doi.org/10.1142/s0217984909021090.
Texte intégralFries, David, et Geran Barton. « 3D MICROSENSOR IMAGING ARRAYS NETWORKS ». Additional Conferences (Device Packaging, HiTEC, HiTEN, and CICMT) 2015, DPC (1 janvier 2015) : 000348–78. http://dx.doi.org/10.4071/2015dpc-ta33.
Texte intégralJeong, Cheol, et Won-Yong Shin. « Capacity of 3D Erasure Networks ». IEEE Transactions on Communications 64, no 7 (juillet 2016) : 2900–2912. http://dx.doi.org/10.1109/tcomm.2016.2569580.
Texte intégralBerber, Mustafa, Petr Vaníček et Peter Dare. « Robustness analysis of 3D networks ». Journal of Geodynamics 47, no 1 (janvier 2009) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.jog.2008.02.001.
Texte intégralThomas, Edwin L. « Nanoscale 3D ordered polymer networks ». Science China Chemistry 61, no 1 (13 décembre 2017) : 25–32. http://dx.doi.org/10.1007/s11426-017-9138-5.
Texte intégralLivingstone, David J, et David T Manallack. « Neural Networks in 3D QSAR ». QSAR & ; Combinatorial Science 22, no 5 (juillet 2003) : 510–18. http://dx.doi.org/10.1002/qsar.200310003.
Texte intégralCai, Jiahui, et Jianguo Hu. « 3D RANs : 3D Residual Attention Networks for action recognition ». Visual Computer 36, no 6 (25 juillet 2019) : 1261–70. http://dx.doi.org/10.1007/s00371-019-01733-3.
Texte intégralLombardo, Andrew T., Shane R. Nelson, Guy G. Kennedy, Kathleen M. Trybus, Sam Walcott et David M. Warshaw. « Myosin Va transport of liposomes in three-dimensional actin networks is modulated by actin filament density, position, and polarity ». Proceedings of the National Academy of Sciences 116, no 17 (9 avril 2019) : 8326–35. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1901176116.
Texte intégralKalayci, Selim, et Zeynep H. Gümüş. « Exploring Biological Networks in 3D, Stereoscopic 3D, and Immersive 3D with iCAVE ». Current Protocols in Bioinformatics 61, no 1 (mars 2018) : 8.27.1–8.27.26. http://dx.doi.org/10.1002/cpbi.47.
Texte intégralHu, Zihe, Jing Guo et Xuequan Zhang. « Three-Dimensional (3D) Parametric Modeling and Organization for Web-Based Visualization of City-Scale Pipe Network ». ISPRS International Journal of Geo-Information 9, no 11 (24 octobre 2020) : 623. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9110623.
Texte intégralHu, Kejian, et Xiaoguang Wu. « A Bridge Structure 3D Representation for Deep Neural Network and Its Application in Frequency Estimation ». Advances in Civil Engineering 2022 (22 mars 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1999013.
Texte intégralPollet, Andreas M. A. O., Erik F. G. A. Homburg, Ruth Cardinaels et Jaap M. J. den Toonder. « 3D Sugar Printing of Networks Mimicking the Vasculature ». Micromachines 11, no 1 (30 décembre 2019) : 43. http://dx.doi.org/10.3390/mi11010043.
Texte intégralFirat, Mehmet. « Analysis of 3D Virtual Worlds as Connected Knowledge Networks ». International Journal of Information and Education Technology 4, no 2 (2014) : 203–7. http://dx.doi.org/10.7763/ijiet.2014.v4.399.
Texte intégralMonteagudo, Jorge E. P., et Paulo L. C. Lage. « Cross-Properties Relations in 3D Percolation Networks : II. Network Permeability ». Transport in Porous Media 61, no 3 (décembre 2005) : 259–74. http://dx.doi.org/10.1007/s11242-004-7363-2.
Texte intégralMengu, Deniz, Yifan Zhao, Nezih T. Yardimci, Yair Rivenson, Mona Jarrahi et Aydogan Ozcan. « Misalignment resilient diffractive optical networks ». Nanophotonics 9, no 13 (4 juillet 2020) : 4207–19. http://dx.doi.org/10.1515/nanoph-2020-0291.
Texte intégralMerino, Ibon, Jon Azpiazu, Anthony Remazeilles et Basilio Sierra. « 3D Convolutional Neural Networks Initialized from Pretrained 2D Convolutional Neural Networks for Classification of Industrial Parts ». Sensors 21, no 4 (4 février 2021) : 1078. http://dx.doi.org/10.3390/s21041078.
Texte intégralJiang, Haiyang, Yaozong Pan, Jian Zhang et Haitao Yang. « Battlefield Target Aggregation Behavior Recognition Model Based on Multi-Scale Feature Fusion ». Symmetry 11, no 6 (5 juin 2019) : 761. http://dx.doi.org/10.3390/sym11060761.
Texte intégralKim, Seong Kwang, YeonJoo Jeong, Pavlo Bidenko, Hyeong-Rak Lim, Yu-Rim Jeon, Hansung Kim, Yun Jung Lee et al. « 3D Stackable Synaptic Transistor for 3D Integrated Artificial Neural Networks ». ACS Applied Materials & ; Interfaces 12, no 6 (15 janvier 2020) : 7372–80. http://dx.doi.org/10.1021/acsami.9b22008.
Texte intégralYang, Zhuxian, Chunze Yan, Jinhui Liu, Sakineh Chabi, Yongde Xia et Yanqiu Zhu. « Designing 3D graphene networks via a 3D-printed Ni template ». RSC Advances 5, no 37 (2015) : 29397–400. http://dx.doi.org/10.1039/c5ra03454j.
Texte intégralNiu, Lei, Zhiyong Wang, Yiquan Song et Yi Li. « An Evaluation Model for Analyzing Robustness and Spatial Closeness of 3D Indoor Evacuation Networks ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 5 (13 mai 2021) : 331. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10050331.
Texte intégralChang, Inho, Min-Gyu Park, Je Woo Kim et Ju Hong Yoon. « Absolute 3D Human Pose Estimation Using Noise-Aware Radial Distance Predictions ». Symmetry 15, no 1 (22 décembre 2022) : 25. http://dx.doi.org/10.3390/sym15010025.
Texte intégralLan, Qiang, Zelong Wang, Mei Wen, Chunyuan Zhang et Yijie Wang. « High Performance Implementation of 3D Convolutional Neural Networks on a GPU ». Computational Intelligence and Neuroscience 2017 (2017) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8348671.
Texte intégralJia, Xiaogang, Wei Chen, Zhengfa Liang, Xin Luo, Mingfei Wu, Chen Li, Yulin He, Yusong Tan et Libo Huang. « A Joint 2D-3D Complementary Network for Stereo Matching ». Sensors 21, no 4 (18 février 2021) : 1430. http://dx.doi.org/10.3390/s21041430.
Texte intégralDinc, Niyazi Ulas, Demetri Psaltis et Daniel Brunner. « Optical neural networks : The 3D connection ». Photoniques, no 104 (septembre 2020) : 34–38. http://dx.doi.org/10.1051/photon/202010434.
Texte intégralValderhaug, Vibeke Devold, Wilhelm Robert Glomm, Eugenia Mariana Sandru, Masahiro Yasuda, Axel Sandvig et Ioanna Sandvig. « Formation of neural networks with structural and functional features consistent with small-world network topology on surface-grafted polymer particles ». Royal Society Open Science 6, no 10 (octobre 2019) : 191086. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.191086.
Texte intégralRuan, Kun, Shun Zhao, Xueqin Jiang, Yixuan Li, Jianbo Fei, Dinghua Ou, Qiang Tang, Zhiwei Lu, Tao Liu et Jianguo Xia. « A 3D Fluorescence Classification and Component Prediction Method Based on VGG Convolutional Neural Network and PARAFAC Analysis Method ». Applied Sciences 12, no 10 (12 mai 2022) : 4886. http://dx.doi.org/10.3390/app12104886.
Texte intégralTumanov, E. A. « Fluid simulation utilizing 3D convolutional networks ». Proceedings of Moscow Institute of Physics and Technology 13, no 3 (2021) : 109–17. http://dx.doi.org/10.53815/20726759_2021_13_3_109.
Texte intégralLaera, Anna Maria, Luciana Mirenghi, Monica Schioppa, Concetta Nobile, Laura Capodieci, Anna Grazia Scalone, Francesca Di Benedetto et Leander Tapfer. « Fabrication of 3D carbon nanotube networks ». Materials Research Express 3, no 8 (4 août 2016) : 085007. http://dx.doi.org/10.1088/2053-1591/3/8/085007.
Texte intégralScarselli, Manuela. « (Invited) 3D Multifunctional Carbon Nanotube Networks ». ECS Transactions 86, no 1 (20 juillet 2018) : 85–96. http://dx.doi.org/10.1149/08601.0085ecst.
Texte intégralAhlström, Johan, Casey Jessop, Lars Hammar et Christer Persson. « 3D characterisation of RCF crack networks ». MATEC Web of Conferences 12 (2014) : 06001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/20141206001.
Texte intégralRon, Racheli, Marcin Stefan Zielinski et Adi Salomon. « Cathodoluminescence Nanoscopy of 3D Plasmonic Networks ». Nano Letters 20, no 11 (15 octobre 2020) : 8205–11. http://dx.doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c03317.
Texte intégralHolzreiter, Stefan. « Autolabeling 3D tracks using neural networks ». Clinical Biomechanics 20, no 1 (janvier 2005) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.clinbiomech.2004.04.006.
Texte intégralWu, Willie, Adam DeConinck et Jennifer A. Lewis. « Omnidirectional Printing of 3D Microvascular Networks ». Advanced Materials 23, no 24 (23 mars 2011) : H178—H183. http://dx.doi.org/10.1002/adma.201004625.
Texte intégralJian, Hongdeng, Xiangtao Fan, Jian Liu, Qingwen Jin et Xujie Kang. « A Quaternion-Based Piecewise 3D Modeling Method for Indoor Path Networks ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 2 (15 février 2019) : 89. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8020089.
Texte intégralThalore, Ranjana, Partha Pratim Bhattacharya et Manish Kumar Jha. « Performance Comparison of Homogeneous and Heterogeneous 3D Wireless Sensor Networks ». Journal of Telecommunications and Information Technology, no 2 (30 juin 2017) : 32–37. http://dx.doi.org/10.26636/jtit.2017.110216.
Texte intégralNyan, L. T., A. I. Gavrilov et M. T. Do. « Classification of Hyperspectral Remote Earth Sensing Data using Combined 3D--2D Convolutional Neural Networks ». Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering, no 1 (138) (mars 2022) : 100–118. http://dx.doi.org/10.18698/0236-3933-2022-1-100-118.
Texte intégralLuo, Guoliang, Guoming Xiong, Xiaojun Huang, Xin Zhao, Yang Tong, Qiang Chen, Zhiliang Zhu, Haopeng Lei et Juncong Lin. « Geometry Sampling-Based Adaption to DCGAN for 3D Face Generation ». Sensors 23, no 4 (9 février 2023) : 1937. http://dx.doi.org/10.3390/s23041937.
Texte intégralMahmoudi Kouhi, Reza, Sylvie Daniel et Philippe Giguère. « Data Preparation Impact on Semantic Segmentation of 3D Mobile LiDAR Point Clouds Using Deep Neural Networks ». Remote Sensing 15, no 4 (10 février 2023) : 982. http://dx.doi.org/10.3390/rs15040982.
Texte intégralZHANG, DAKUN, GUOZHI SONG, KUNLIANG LIU, YONG MA, CHENGLONG ZHAO et XU AN WANG. « Comprehensive Improved Simulated Annealing Optimization for Floorplanning of Heterogeneous 3D Networks-on-Chip ». Journal of Interconnection Networks 15, no 03n04 (septembre 2015) : 1540006. http://dx.doi.org/10.1142/s021926591540006x.
Texte intégralWu, Qiang. « Construction and 3D Simulation of Virtual Animation Instant Network Communication System Based on Convolution Neural Networks ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (28 août 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/7277733.
Texte intégralJoshi, Abhishek, Sarang Dhongdi, Rishabh Sethunathan, Pritish Nahar et K. R. Anupama. « Energy Efficient Clustering Based Network Protocol Stack for 3D Airborne Monitoring System ». Journal of Computer Networks and Communications 2017 (2017) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8921261.
Texte intégralVasileiadis, Manolis, Christos-Savvas Bouganis et Dimitrios Tzovaras. « Multi-person 3D pose estimation from 3D cloud data using 3D convolutional neural networks ». Computer Vision and Image Understanding 185 (août 2019) : 12–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2019.04.011.
Texte intégralWang, Hao, Ming-hui Sun, Hao Zhang et Li-yan Dong. « LHPE-nets : A lightweight 2D and 3D human pose estimation model with well-structural deep networks and multi-view pose sample simplification method ». PLOS ONE 17, no 2 (23 février 2022) : e0264302. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0264302.
Texte intégralTan, Jindong, Fanyu Kong et Wei Liang. « A 3D object model for wireless camera networks with network constraints ». Transactions of the Institute of Measurement and Control 35, no 7 (12 septembre 2012) : 866–74. http://dx.doi.org/10.1177/0142331212457584.
Texte intégralFu, Junwei, et Jun Liang. « Virtual View Generation Based on 3D-Dense-Attentive GAN Networks ». Sensors 19, no 2 (16 janvier 2019) : 344. http://dx.doi.org/10.3390/s19020344.
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