Littérature scientifique sur le sujet « BREAKHIS DATASET »
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Articles de revues sur le sujet "BREAKHIS DATASET"
Joshi, Shubhangi A., Anupkumar M. Bongale, P. Olof Olsson, Siddhaling Urolagin, Deepak Dharrao et Arunkumar Bongale. « Enhanced Pre-Trained Xception Model Transfer Learned for Breast Cancer Detection ». Computation 11, no 3 (13 mars 2023) : 59. http://dx.doi.org/10.3390/computation11030059.
Texte intégralXu, Xuebin, Meijuan An, Jiada Zhang, Wei Liu et Longbin Lu. « A High-Precision Classification Method of Mammary Cancer Based on Improved DenseNet Driven by an Attention Mechanism ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (14 mai 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8585036.
Texte intégralOgundokun, Roseline Oluwaseun, Sanjay Misra, Akinyemi Omololu Akinrotimi et Hasan Ogul. « MobileNet-SVM : A Lightweight Deep Transfer Learning Model to Diagnose BCH Scans for IoMT-Based Imaging Sensors ». Sensors 23, no 2 (6 janvier 2023) : 656. http://dx.doi.org/10.3390/s23020656.
Texte intégralUkwuoma, Chiagoziem C., Md Altab Hossain, Jehoiada K. Jackson, Grace U. Nneji, Happy N. Monday et Zhiguang Qin. « Multi-Classification of Breast Cancer Lesions in Histopathological Images Using DEEP_Pachi : Multiple Self-Attention Head ». Diagnostics 12, no 5 (5 mai 2022) : 1152. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12051152.
Texte intégralMohanakurup, Vinodkumar, Syam Machinathu Parambil Gangadharan, Pallavi Goel, Devvret Verma, Sameer Alshehri, Ramgopal Kashyap et Baitullah Malakhil. « Breast Cancer Detection on Histopathological Images Using a Composite Dilated Backbone Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (6 juillet 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8517706.
Texte intégralNahid, Abdullah-Al, Mohamad Ali Mehrabi et Yinan Kong. « Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering ». BioMed Research International 2018 (2018) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2018/2362108.
Texte intégralSun, Yixin, Lei Wu, Peng Chen, Feng Zhang et Lifeng Xu. « Using deep learning in pathology image analysis : A novel active learning strategy based on latent representation ». Electronic Research Archive 31, no 9 (2023) : 5340–61. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023271.
Texte intégralIstighosah, Maie, Andi Sunyoto et Tonny Hidayat. « Breast Cancer Detection in Histopathology Images using ResNet101 Architecture ». sinkron 8, no 4 (1 octobre 2023) : 2138–49. http://dx.doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.12948.
Texte intégralLi, Lingxiao, Niantao Xie et Sha Yuan. « A Federated Learning Framework for Breast Cancer Histopathological Image Classification ». Electronics 11, no 22 (16 novembre 2022) : 3767. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11223767.
Texte intégralBurrai, Giovanni P., Andrea Gabrieli, Marta Polinas, Claudio Murgia, Maria Paola Becchere, Pierfranco Demontis et Elisabetta Antuofermo. « Canine Mammary Tumor Histopathological Image Classification via Computer-Aided Pathology : An Available Dataset for Imaging Analysis ». Animals 13, no 9 (6 mai 2023) : 1563. http://dx.doi.org/10.3390/ani13091563.
Texte intégralThèses sur le sujet "BREAKHIS DATASET"
Zhang, Hang. « Distributed Support Vector Machine With Graphics Processing Units ». ScholarWorks@UNO, 2009. http://scholarworks.uno.edu/td/991.
Texte intégralSAADIZADEH, SAMAN. « SIGNIFICANTLY ACCURATE SYSTEM FOR BREAST CANCER MALIGNANCY OR BENIGN CLASSIFICATION ». Thesis, 2021. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19429.
Texte intégralLivres sur le sujet "BREAKHIS DATASET"
Tan, Yeling. Disaggregating China, Inc. Cornell University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.7591/cornell/9781501759635.001.0001.
Texte intégralLyall, Jason. Divided Armies. Princeton University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691192444.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "BREAKHIS DATASET"
Agarwal, Pinky, Anju Yadav et Pratistha Mathur. « Breast Cancer Prediction on BreakHis Dataset Using Deep CNN and Transfer Learning Model ». Dans Data Engineering for Smart Systems, 77–88. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-2641-8_8.
Texte intégralSchirmer, Pascal A., et Iosif Mporas. « Binary versus Multiclass Deep Learning Modelling in Energy Disaggregation ». Dans Springer Proceedings in Energy, 45–51. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-63916-7_6.
Texte intégralDellmuth, Lisa. « EU Spending Effects on Regional Well-Being ». Dans Is Europe Good for You ?, 77–98. Policy Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1332/policypress/9781529217469.003.0005.
Texte intégralThomas, D. J., B. D. Sutton, J. W. Ferguson et E. Price. « Spatially Resolved Detonation Pressure Data From Rate Sticks ». Dans Future Developments in Explosives and Energetics, 105–19. Royal Society of Chemistry, 2023. http://dx.doi.org/10.1039/9781788017855-00105.
Texte intégralThomas, D. J., B. D. Sutton, J. W. Ferguson et E. Price. « Spatially Resolved Detonation Pressure Data From Rate Sticks ». Dans Future Developments in Explosives and Energetics, 105–19. Royal Society of Chemistry, 2023. http://dx.doi.org/10.1039/9781839162350-00105.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "BREAKHIS DATASET"
MAYOUF, MOUNA SABRINE, et FLORENCE DUPIN DE SAINT-Cyr. « Curriculum Incremental Deep Learning on BreakHis DataSet ». Dans ICCTA 2022 : 2022 8th International Conference on Computer Technology Applications. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3543712.3543747.
Texte intégralSantos, Stefane A., Andressa G. Moreira et Ialis C. P. Junior. « Análise comparativa da influência de otimizadores no desempenho de uma CNN para detecção do câncer de mama ». Dans Escola Regional de Computação Ceará, Maranhão, Piauí. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/ercemapi.2021.17901.
Texte intégralFreitas, Mario Pinto, Marcos Gabriel Mendes Lauande, Geraldo Braz Júnior, Marcus Vinicius Oliveira, Gabriel Costa, Matheus Levy, Anselmo Cardoso de Paiva et João D. Sousa de Almeida. « Aplicando MultiInstance Learning (MIL) para o Diagnóstico de Câncer de Mama em Imagens Histopatológicas ». Dans Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2022.222673.
Texte intégralSantos, Marta C., Ana I. Borges, Davide R. Carneiro et Flora J. Ferreira. « Synthetic dataset to study breaks in the consumer’s water consumption patterns ». Dans ICoMS 2021 : 2021 4th International Conference on Mathematics and Statistics. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3475827.3475836.
Texte intégralPal, S., C. Iek, L. J. Peltier, A. Smirnov, K. J. Knight, D. Zheng et J. Jarvis. « Verification and Validation of CFD Model to Predict Jet Loads and Blast Wave Pressures From High Pressure Superheated Steam Line Break ». Dans ASME 2016 Power Conference collocated with the ASME 2016 10th International Conference on Energy Sustainability and the ASME 2016 14th International Conference on Fuel Cell Science, Engineering and Technology. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/power2016-59675.
Texte intégralLamb, Nikolas, Cameron Palmer, Benjamin Molloy, Sean Banerjee et Natasha Kholgade Banerjee. « Fantastic Breaks : A Dataset of Paired 3D Scans of Real-World Broken Objects and Their Complete Counterparts ». Dans 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.00454.
Texte intégralPazi, Idan, Dvir Ginzburg et Dan Raviv. « Unsupervised Scale-Invariant Multispectral Shape Matching ». Dans 24th Irish Machine Vision and Image Processing Conference. Irish Pattern Recognition and Classification Society, 2022. http://dx.doi.org/10.56541/vhmq4826.
Texte intégralHan, Jiyeon, Kyowoon Lee, Anh Tong et Jaesik Choi. « Confirmatory Bayesian Online Change Point Detection in the Covariance Structure of Gaussian Processes ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/340.
Texte intégralTolstaya, E., A. Shakirov et M. Mezghani. « Lithology Prediction from Drill Cutting Images Using Convolutional Neural Networks and Automated Dataset Cleaning ». Dans ADIPEC. SPE, 2023. http://dx.doi.org/10.2118/216418-ms.
Texte intégralLi, Boyang, Yurong Cheng, Ye Yuan, Guoren Wang et Lei Chen. « Simultaneous Arrival Matching for New Spatial Crowdsourcing Platforms ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/178.
Texte intégral