Articles de revues sur le sujet « CNN MODELS »
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Mohammed, Mohammed Ameen, Zheng Han et Yange Li. « Exploring the Detection Accuracy of Concrete Cracks Using Various CNN Models ». Advances in Materials Science and Engineering 2021 (9 septembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9923704.
Texte intégralHassan, Esraa, Nora El-Rashidy et fatma M. Talaa. « Review : Mask R-CNN Models ». Nile Journal of Communication and Computer Science 3, no 1 (1 mai 2022) : 17–27. http://dx.doi.org/10.21608/njccs.2022.280047.
Texte intégralITOH, MAKOTO, et LEON O. CHUA. « EQUIVALENT CNN CELL MODELS AND PATTERNS ». International Journal of Bifurcation and Chaos 13, no 05 (mai 2003) : 1055–161. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127403007151.
Texte intégralSuresh, Neha, et Dr AnandiGiridharan Dr.AnandiGiridharan. « Predicting Groundnut Disease using CNN Models ». Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, no 06 (18 juin 2021) : 756–66. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/05335.
Texte intégralJing, Juntong. « Denoising Adversarial Examples Using CNN Models ». Journal of Physics : Conference Series 2181, no 1 (1 janvier 2022) : 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2181/1/012029.
Texte intégralWang, Keyi. « Static and Dynamic Hand Gesture Recognition Using CNN Models ». International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics 11, no 3 (2021) : 65–73. http://dx.doi.org/10.17706/ijbbb.2021.11.3.65-73.
Texte intégralZhan, Zhiwei, Guoliang Liao, Xiang Ren, Guangsi Xiong, Weilin Zhou, Wenchao Jiang et Hong Xiao. « RA-CNN ». International Journal of Software Science and Computational Intelligence 14, no 1 (1 janvier 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.4018/ijssci.311446.
Texte intégralGÁL, V., J. HÁMORI, T. ROSKA, D. BÁLYA, ZS BOROSTYÁNKŐI, M. BRENDEL, K. LOTZ et al. « RECEPTIVE FIELD ATLAS AND RELATED CNN MODELS ». International Journal of Bifurcation and Chaos 14, no 02 (février 2004) : 551–84. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127404009545.
Texte intégralAlofi, Najla, Wafa Alonezi et Wedad Alawad. « WBC-CNN : Efficient CNN-Based Models to Classify White Blood Cells Subtypes ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, no 13 (6 décembre 2021) : 135–50. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i13.27373.
Texte intégralNoh, Seol-Hyun. « Gradient Flow Analysis and Performance Comparison of CNN Models ». Journal of KIISE 48, no 1 (31 janvier 2021) : 100–106. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2021.48.1.100.
Texte intégralHuang, Yefei, Tianlai Xu, Zexu Zhang, Hutao Cui et Yu Su. « Satellite Segmentation with Pre-trained CNN Models ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012003. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012003.
Texte intégralKim, Gun Il, et Beakcheol Jang. « Petroleum Price Prediction with CNN-LSTM and CNN-GRU Using Skip-Connection ». Mathematics 11, no 3 (19 janvier 2023) : 547. http://dx.doi.org/10.3390/math11030547.
Texte intégralİni̇k, Özkan, Mustafa Altıok, Erkan Ülker et Barış Koçer. « MODE-CNN : A fast converging multi-objective optimization algorithm for CNN-based models ». Applied Soft Computing 109 (septembre 2021) : 107582. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107582.
Texte intégralSong, Hyunsun, et Hyunjun Choi. « Forecasting Stock Market Indices Using the Recurrent Neural Network Based Hybrid Models : CNN-LSTM, GRU-CNN, and Ensemble Models ». Applied Sciences 13, no 7 (6 avril 2023) : 4644. http://dx.doi.org/10.3390/app13074644.
Texte intégralPatil, Priyadarshini, Vipul Deshpande, Vishal Malge et Abhishek Bevinmanchi. « Fake Face Detection Using CNN ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 9 (30 septembre 2022) : 519–22. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45829.
Texte intégralDhokane, Mr Rahul. « CAR DAMAGE DETECTION USING CNN ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 04 (12 avril 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem30508.
Texte intégralElzayady, Hossam, Khaled M. Badran et Gouda I. Salama. « Arabic Opinion Mining Using Combined CNN - LSTM Models ». International Journal of Intelligent Systems and Applications 12, no 4 (8 août 2020) : 25–36. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2020.04.03.
Texte intégralBerwo, Michael Abebe, Zhipeng Wang, Yong Fang, Jabar Mahmood et Nan Yang. « Off-road Quad-Bike Detection Using CNN Models ». Journal of Physics : Conference Series 2356, no 1 (1 octobre 2022) : 012026. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012026.
Texte intégralChen, Nuo, Boyu Han, Zhixin Li et Haotian Wang. « Breast Cancer Prediction Based on the CNN Models ». Highlights in Science, Engineering and Technology 34 (28 février 2023) : 103–9. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v34i.5388.
Texte intégralD, Ms Suseela, Varsha S, Bharaneedharan C et Lekshana Shivani C. « CLASSIFICATION OF FRESH AND ROTTEN FRUITS USING DIFFERENT CNN MODELS ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 07, no 10 (1 octobre 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem26057.
Texte intégralGao, Xue-Yao, Bo-Yu Yang et Chun-Xiang Zhang. « Combine EfficientNet and CNN for 3D model classification ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 5 (2023) : 9062–79. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023398.
Texte intégralJain, Tanmay, Harshada Mhaske, Sanjay Chilveri, Aniket Chaudhar et Chinmay Doshi. « Cloudy Weather Prediction Using CNN Models and Satellite Images ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 4 (30 avril 2024) : 1168–75. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.59342.
Texte intégralGunasekaran, Hemalatha, K. Ramalakshmi, A. Rex Macedo Arokiaraj, S. Deepa Kanmani, Chandran Venkatesan et C. Suresh Gnana Dhas. « Analysis of DNA Sequence Classification Using CNN and Hybrid Models ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2021 (15 juillet 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1835056.
Texte intégralAlshirbaji, Tamer Abdulbaki, Nour Aldeen Jalal, Paul D. Docherty, Thomas Neumuth et Knut Moeller. « Assessing Generalisation Capabilities of CNN Models for Surgical Tool Classification ». Current Directions in Biomedical Engineering 7, no 2 (1 octobre 2021) : 476–79. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2021-2121.
Texte intégralKim, Junyoung, Jongho Jeon, Minkwan Kee et Gi-Ho Park. « The Method Using Reduced Classification Models for Distributed Processing of CNN Models in Multiple Edge Devices ». Journal of KIISE 47, no 8 (31 août 2020) : 787–92. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2020.47.8.787.
Texte intégralHa, Yeongseo, Jihee Park et Jaechang Shim. « Comparison of Face Recognition Performance Using CNN Models and Siamese Networks ». Journal of Korea Multimedia Society 26, no 2 (28 février 2023) : 413–19. http://dx.doi.org/10.9717/kmms.2023.26.2.413.
Texte intégralGILLI, M., T. ROSKA, L. O. CHUA et P. P. CIVALLERI. « CNN DYNAMICS REPRESENTS A BROADER CLASS THAN PDEs ». International Journal of Bifurcation and Chaos 12, no 10 (octobre 2002) : 2051–68. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127402005868.
Texte intégralSahel, S., M. Alsahafi, M. Alghamdi et T. Alsubait. « Logo Detection Using Deep Learning with Pretrained CNN Models ». Engineering, Technology & ; Applied Science Research 11, no 1 (6 février 2021) : 6724–29. http://dx.doi.org/10.48084/etasr.3919.
Texte intégralNour, Nahla, Mohammed Elhebir et Serestina Viriri. « Face Expression Recognition using Convolution Neural Network (CNN) Models ». International Journal of Grid Computing & ; Applications 11, no 4 (30 décembre 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.5121/ijgca.2020.11401.
Texte intégralWibawa, Febrianti, Ferhat Ozgur Catak, Salih Sarp et Murat Kuzlu. « BFV-Based Homomorphic Encryption for Privacy-Preserving CNN Models ». Cryptography 6, no 3 (1 juillet 2022) : 34. http://dx.doi.org/10.3390/cryptography6030034.
Texte intégralChen, Zhaohe, Ming Tang et Jinghai Li. « Inversion Attacks against CNN Models Based on Timing Attack ». Security and Communication Networks 2022 (26 février 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6285909.
Texte intégralDai, Rong. « Text Data Mining Algorithm Combining CNN and DBM Models ». Mobile Information Systems 2021 (20 novembre 2021) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2150488.
Texte intégralNoh, Seol-Hyun. « Performance Comparison of CNN Models Using Gradient Flow Analysis ». Informatics 8, no 3 (13 août 2021) : 53. http://dx.doi.org/10.3390/informatics8030053.
Texte intégralMounika, Siripurapu. « Crypto-Currency Price Prediction using CNN and LSTM Models ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 3 (31 mars 2021) : 107–14. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.33191.
Texte intégralSaravagi, Deepika, Shweta Agrawal, Manisha Saravagi, Jyotir Moy Chatterjee et Mohit Agarwal. « Diagnosis of Lumbar Spondylolisthesis Using Optimized Pretrained CNN Models ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 avril 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7459260.
Texte intégralHong, Min, Beanbonyka Rim, Hongchang Lee, Hyeonung Jang, Joonho Oh et Seongjun Choi. « Multi-Class Classification of Lung Diseases Using CNN Models ». Applied Sciences 11, no 19 (6 octobre 2021) : 9289. http://dx.doi.org/10.3390/app11199289.
Texte intégralZarandy, A., L. Orzo, E. Grawes et F. Werblin. « CNN-based models for color vision and visual illusions ». IEEE Transactions on Circuits and Systems I : Fundamental Theory and Applications 46, no 2 (1999) : 229–38. http://dx.doi.org/10.1109/81.747190.
Texte intégralKamarudin, MH, et Zool H. Ismail. « Lightweight deep CNN models for identifying drought stressed plant ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 1091, no 1 (1 novembre 2022) : 012043. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1091/1/012043.
Texte intégralCorinto, F., M. Biey et M. Gilli. « Non-linear coupled CNN models for multiscale image analysis ». International Journal of Circuit Theory and Applications 34, no 1 (janvier 2006) : 77–88. http://dx.doi.org/10.1002/cta.343.
Texte intégralP P, Aswathi Mohan, et Uma V. « Fetal Hypoxia Detection using CTG Signals and CNN Models ». International Research Journal on Advanced Science Hub 5, Issue 05S (28 mai 2023) : 434–41. http://dx.doi.org/10.47392/irjash.2023.s059.
Texte intégralDavuluri, Ragavamsi, Vyshnavi Mallapragada, Uma Maheswara Rao Mamillapalli, Manikanta M et Sireesha Peeka. « Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Based Pre-trained Models ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4 (4 mai 2023) : 315–23. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4.6456.
Texte intégralAjay M. Pol, Et al. « Enhancing Sign Language Recognition through Fusion of CNN Models ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 10 (2 novembre 2023) : 902–10. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i10.8608.
Texte intégralRawal, Purvi. « Skin Cancer Diagnosis : Integrating CNN and Machine Learning Models ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 03 (18 mars 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem29407.
Texte intégralMakhir, Abdelmalek, My Hachem El Yousfi Alaoui et Larbi Belarbi. « Comprehensive Cardiac Ischemia Classification Using Hybrid CNN-Based Models ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 20, no 03 (27 février 2024) : 154–65. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v20i03.45769.
Texte intégralChai, Chee Chiet, Wee How Khoh, Ying Han Pang et Hui Yen Yap. « A Lung Cancer Detection with Pre-Trained CNN Models ». Journal of Informatics and Web Engineering 3, no 1 (14 février 2024) : 41–54. http://dx.doi.org/10.33093/jiwe.2024.3.1.3.
Texte intégralJeon, Ho-Kun, Seungryong Kim, Jonathan Edwin et Chan-Su Yang. « Sea Fog Identification from GOCI Images Using CNN Transfer Learning Models ». Electronics 9, no 2 (11 février 2020) : 311. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9020311.
Texte intégralYue, Wang, et Li Lei. « Sentiment Analysis using a CNN-BiLSTM Deep Model Based on Attention Classification ». Information 26, no 3 (15 septembre 2023) : 117–62. http://dx.doi.org/10.47880/inf2603-02.
Texte intégralRhanoui, Maryem, Mounia Mikram, Siham Yousfi et Soukaina Barzali. « A CNN-BiLSTM Model for Document-Level Sentiment Analysis ». Machine Learning and Knowledge Extraction 1, no 3 (25 juillet 2019) : 832–47. http://dx.doi.org/10.3390/make1030048.
Texte intégralHaviluddin, Haviluddin, et Rayner Alfred. « Multi-step CNN forecasting for COVID-19 multivariate time-series ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 9, no 2 (1 juillet 2023) : 176. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v9i2.1080.
Texte intégralZheng, Tong, Jin Li, Hao Tian et Qing Wu. « The Process Analysis Method of SAR Target Recognition in Pre-Trained CNN Models ». Sensors 23, no 14 (17 juillet 2023) : 6461. http://dx.doi.org/10.3390/s23146461.
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