Articles de revues sur le sujet « Convolutional code-word »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 34 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Convolutional code-word ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Sidorenko, A. A. « Decoding of the turbo code created on the basis of the block code using the syndrome grid ». Journal of Physics : Conference Series 2388, no 1 (1 décembre 2022) : 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2388/1/012029.
Texte intégralWang, Yilin, Siqing Xue et Jun Song. « A Malicious Webpage Detection Method Based on Graph Convolutional Network ». Mathematics 10, no 19 (25 septembre 2022) : 3496. http://dx.doi.org/10.3390/math10193496.
Texte intégralRamanna, Dasari, et V. Ganesan. « Low-Power VLSI Implementation of Novel Hybrid Adaptive Variable-Rate and Recursive Systematic Convolutional Encoder for Resource Constrained Wireless Communication Systems ». International Journal of Electrical and Electronics Research 10, no 3 (30 septembre 2022) : 523–28. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100320.
Texte intégralEt.al, Vishaal Saravanan. « Automated Web Design And Code Generation Using Deep Learning ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, no 6 (10 avril 2021) : 364–73. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i6.1401.
Texte intégralFarid, Ahmed Bahaa, Enas Mohamed Fathy, Ahmed Sharaf Eldin et Laila A. Abd-Elmegid. « Software defect prediction using hybrid model (CBIL) of convolutional neural network (CNN) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) ». PeerJ Computer Science 7 (16 novembre 2021) : e739. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.739.
Texte intégralHsu, Jia-Lien, Teng-Jie Hsu, Chung-Ho Hsieh et Anandakumar Singaravelan. « Applying Convolutional Neural Networks to Predict the ICD-9 Codes of Medical Records ». Sensors 20, no 24 (11 décembre 2020) : 7116. http://dx.doi.org/10.3390/s20247116.
Texte intégralBanerjee, Suman, et Mitesh M. Khapra. « Graph Convolutional Network with Sequential Attention for Goal-Oriented Dialogue Systems ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 7 (novembre 2019) : 485–500. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00284.
Texte intégralRao, Jinfeng, Wei Yang, Yuhao Zhang, Ferhan Ture et Jimmy Lin. « Multi-Perspective Relevance Matching with Hierarchical ConvNets for Social Media Search ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 232–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301232.
Texte intégralSimistira Liwicki, Foteini, Vibha Gupta, Rajkumar Saini, Kanjar De et Marcus Liwicki. « Rethinking the Methods and Algorithms for Inner Speech Decoding and Making Them Reproducible ». NeuroSci 3, no 2 (19 avril 2022) : 226–44. http://dx.doi.org/10.3390/neurosci3020017.
Texte intégralZhang, Min, Yujin Yan, Hai Wang et Wei Zhao. « An Algorithm for Natural Images Text Recognition Using Four Direction Features ». Electronics 8, no 9 (31 août 2019) : 971. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8090971.
Texte intégralMasud, Jakir Hossain Bhuiyan, Chen-Cheng Kuo, Chih-Yang Yeh, Hsuan-Chia Yang et Ming-Chin Lin. « Applying Deep Learning Model to Predict Diagnosis Code of Medical Records ». Diagnostics 13, no 13 (6 juillet 2023) : 2297. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13132297.
Texte intégralSabbah, Ahmed F., et Abualsoud A. Hanani. « Self-admitted technical debt classification using natural language processing word embeddings ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13, no 2 (1 avril 2023) : 2142. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v13i2.pp2142-2155.
Texte intégralDeng, Lei, Hui Wu, Xuejun Liu et Hui Liu. « DeepD2V : A Novel Deep Learning-Based Framework for Predicting Transcription Factor Binding Sites from Combined DNA Sequence ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 11 (24 mai 2021) : 5521. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22115521.
Texte intégralPeng, Min, Chongyang Wang, Yu Shi et Xiang-Dong Zhou. « Efficient End-to-End Video Question Answering with Pyramidal Multimodal Transformer ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 2 (26 juin 2023) : 2038–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25296.
Texte intégralRyzhova, Anna Romanivna, et Yurii Oleksiiovych Onykiienko. « Analysis of the Microcontroller Resources Using Specifics for Speech Recognition ». Microsystems, Electronics and Acoustics 27, no 2 (21 août 2022) : 265406–1. http://dx.doi.org/10.20535/2523-4455.mea.265406.
Texte intégralLin, Yang, Xiaoyong Pan et Hong-Bin Shen. « lncLocator 2.0 : a cell-line-specific subcellular localization predictor for long non-coding RNAs with interpretable deep learning ». Bioinformatics 37, no 16 (25 février 2021) : 2308–16. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btab127.
Texte intégralTang, Xu, Xiangrong Zhang, Fang Liu et Licheng Jiao. « Unsupervised Deep Feature Learning for Remote Sensing Image Retrieval ». Remote Sensing 10, no 8 (7 août 2018) : 1243. http://dx.doi.org/10.3390/rs10081243.
Texte intégralPanda, Binayak, Sudhanshu Shekhar Bisoyi et Sidhanta Panigrahy. « An ensemble approach for imbalanced multiclass malware classification using 1D-CNN ». PeerJ Computer Science 9 (14 novembre 2023) : e1677. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1677.
Texte intégralMasud, Jakir Hossain Bhuiyan, Chiang Shun, Chen-Cheng Kuo, Md Mohaimenul Islam, Chih-Yang Yeh, Hsuan-Chia Yang et Ming-Chin Lin. « Deep-ADCA : Development and Validation of Deep Learning Model for Automated Diagnosis Code Assignment Using Clinical Notes in Electronic Medical Records ». Journal of Personalized Medicine 12, no 5 (28 avril 2022) : 707. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12050707.
Texte intégralWang, Zhe, Sen Xiang, Chao Zhou et Qing Xu. « DeepMethylation : a deep learning based framework with GloVe and Transformer encoder for DNA methylation prediction ». PeerJ 11 (25 septembre 2023) : e16125. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.16125.
Texte intégralKutova, О. V., et R. V. Sahaidak-Nikitiuk. « Optimization methods for multi-criteria decisions in pharmacy ». Social Pharmacy in Health Care 9, no 4 (17 novembre 2023) : 3–10. http://dx.doi.org/10.24959/sphhcj.23.302.
Texte intégralAl-Aidaroos, Ahmed Sheikh, et Sara Mohammed Bamzahem. « The Impact of GloVe and Word2Vec Word-Embedding Technologies on Bug Localization with Convolutional Neural Network ». International Journal of Science and Engineering Applications, 16 janvier 2023, 108–11. http://dx.doi.org/10.7753/ijsea1201.1035.
Texte intégralKumar, Abhinav, Sunil Saumya et Ashish Singh. « Detecting Dravidian Offensive Posts in MIoT : A Hybrid Deep Learning Framework ». ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing, 24 avril 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3592602.
Texte intégralGao, Wei, Jian Wu et Guandong Xu. « Detecting Duplicate Questions in Stack Overflow via Source Code Modeling ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 23 mars 2022, 1–29. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194022500073.
Texte intégralHannagan, T., A. Agrawal, L. Cohen et S. Dehaene. « Emergence of a compositional neural code for written words : Recycling of a convolutional neural network for reading ». Proceedings of the National Academy of Sciences 118, no 46 (8 novembre 2021). http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2104779118.
Texte intégralAl-Malla, Muhammad Abdelhadie, Assef Jafar et Nada Ghneim. « Image captioning model using attention and object features to mimic human image understanding ». Journal of Big Data 9, no 1 (14 février 2022). http://dx.doi.org/10.1186/s40537-022-00571-w.
Texte intégralLatha, Yarasu Madhavi, et B. Srinivasa Rao. « Amazon product recommendation system based on a modified convolutional neural network ». ETRI Journal, 19 mars 2024. http://dx.doi.org/10.4218/etrij.2023-0162.
Texte intégral« Hate and Aggression Detection in Social Media over Hindi English language ». International Journal of Software Science and Computational Intelligence 14, no 1 (janvier 2022) : 0. http://dx.doi.org/10.4018/ijssci.300357.
Texte intégralDu, Zhihua, Xiangdong Xiao et Vladimir N. Uversky. « Classification of Chromosomal DNA Sequence Using A Hybrid Deep Learning Architecture ». Current Bioinformatics 15 (24 février 2020). http://dx.doi.org/10.2174/1574893615666200224095531.
Texte intégralM, Ramasamy, Rania Anjum S, V. R. Shree Harini, Sreevidya Bharathan Rajalakshmi et Mr P. Dineshkumar. « Address Recognition System for Postal Service Using Neural Networks ». International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 31 mars 2021, 338–46. http://dx.doi.org/10.48175/ijarsct-918.
Texte intégralChutke, Sravanthi, Nandhitha N.M. et Praveen Kumar Lendale. « Video compression based on zig-zag 3D DCT and run-length encoding for multimedia communication systems ». International Journal of Pervasive Computing and Communications, 25 juillet 2022. http://dx.doi.org/10.1108/ijpcc-01-2022-0012.
Texte intégralDeng, Lei, Youzhi Liu, Yechuan Shi, Wenhao Zhang, Chun Yang et Hui Liu. « Deep neural networks for inferring binding sites of RNA-binding proteins by using distributed representations of RNA primary sequence and secondary structure ». BMC Genomics 21, S13 (décembre 2020). http://dx.doi.org/10.1186/s12864-020-07239-w.
Texte intégralLuo, Hanze, Yingkui Gong, Si Chen, Cheng Yu, Guang Yang, Fengzheng Yu, Ziyue Hu et Xiangwei Tian. « Prediction of Global Ionospheric Total Electron Content (TEC) Based on SAM‐ConvLSTM Model ». Space Weather 21, no 12 (décembre 2023). http://dx.doi.org/10.1029/2023sw003707.
Texte intégralBrekke, P., I. Pilan, H. Husby, T. Gundersen, F. A. Dahl, P. Hurlen, O. E. Nytroe et L. Ovrelid. « Automated identification of patients with syncope in the textual health record – a feasibility study using machine learning and natural language processing ». European Heart Journal 41, Supplement_2 (1 novembre 2020). http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/ehaa946.0723.
Texte intégral