Articles de revues sur le sujet « Model annotation »
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Liu, Zheng. « LDA-Based Automatic Image Annotation Model ». Advanced Materials Research 108-111 (mai 2010) : 88–94. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.108-111.88.
Texte intégralPaun, Silviu, Bob Carpenter, Jon Chamberlain, Dirk Hovy, Udo Kruschwitz et Massimo Poesio. « Comparing Bayesian Models of Annotation ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 6 (décembre 2018) : 571–85. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00040.
Texte intégralMisirli, Goksel, Matteo Cavaliere, William Waites, Matthew Pocock, Curtis Madsen, Owen Gilfellon, Ricardo Honorato-Zimmer, Paolo Zuliani, Vincent Danos et Anil Wipat. « Annotation of rule-based models with formal semantics to enable creation, analysis, reuse and visualization ». Bioinformatics 32, no 6 (11 novembre 2015) : 908–17. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btv660.
Texte intégralLi, Huadong, Ying Wei, Han Peng et Wei Zhang. « DiffuPrompter : Pixel-Level Automatic Annotation for High-Resolution Remote Sensing Images with Foundation Models ». Remote Sensing 16, no 11 (2 juin 2024) : 2004. http://dx.doi.org/10.3390/rs16112004.
Texte intégralChu, Zhendong, Jing Ma et Hongning Wang. « Learning from Crowds by Modeling Common Confusions ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 7 (18 mai 2021) : 5832–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i7.16730.
Texte intégralRotman, Guy, et Roi Reichart. « Multi-task Active Learning for Pre-trained Transformer-based Models ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022) : 1209–28. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00515.
Texte intégralLuo, Yan, Tianxiu Lu, Weihan Zhang, Suiqun Li et Xuefeng Wang. « Augmenting Three-Dimensional Model Annotation System with Enhanced Reality ». Journal of Computing and Electronic Information Management 12, no 2 (30 mars 2024) : 1–7. http://dx.doi.org/10.54097/uv15ws76.
Texte intégralFilali, Jalila, Hajer Baazaoui Zghal et Jean Martinet. « Ontology-Based Image Classification and Annotation ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, no 11 (16 mars 2020) : 2040002. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420400029.
Texte intégralWu, Xian, Wei Fan et Yong Yu. « Sembler : Ensembling Crowd Sequential Labeling for Improved Quality ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, no 1 (20 septembre 2021) : 1713–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8351.
Texte intégralVanBerlo, Bennett, Delaney Smith, Jared Tschirhart, Blake VanBerlo, Derek Wu, Alex Ford, Joseph McCauley et al. « Enhancing Annotation Efficiency with Machine Learning : Automated Partitioning of a Lung Ultrasound Dataset by View ». Diagnostics 12, no 10 (28 septembre 2022) : 2351. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12102351.
Texte intégralPozharkova, I. N. « Context-Dependent Annotation Method in Emergency Monitoring Information Systems ». Informacionnye Tehnologii 28, no 1 (17 janvier 2022) : 43–47. http://dx.doi.org/10.17587/it.28.43-47.
Texte intégralBauer, Matthias, et Angelika Zirker. « Explanatory Annotation of Literary Texts and the Reader : Seven Types of Problems ». International Journal of Humanities and Arts Computing 11, no 2 (octobre 2017) : 212–32. http://dx.doi.org/10.3366/ijhac.2017.0193.
Texte intégralWood, Valerie, Seth Carbon, Midori A. Harris, Antonia Lock, Stacia R. Engel, David P. Hill, Kimberly Van Auken et al. « Term Matrix : a novel Gene Ontology annotation quality control system based on ontology term co-annotation patterns ». Open Biology 10, no 9 (septembre 2020) : 200149. http://dx.doi.org/10.1098/rsob.200149.
Texte intégralHayat, Hassan, Carles Ventura et Agata Lapedriza. « Modeling Subjective Affect Annotations with Multi-Task Learning ». Sensors 22, no 14 (13 juillet 2022) : 5245. http://dx.doi.org/10.3390/s22145245.
Texte intégralRao, Xun, Jiasheng Wang, Wenjing Ran, Mengzhu Sun et Zhe Zhao. « Deep-Learning-Based Annotation Extraction Method for Chinese Scanned Maps ». ISPRS International Journal of Geo-Information 12, no 10 (14 octobre 2023) : 422. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi12100422.
Texte intégralAttik, Mohammed, Malik Missen, Mickaël Coustaty, Gyu Choi, Fahd Alotaibi, Nadeem Akhtar, Muhammad Jhandir, V. Prasath, Nadeem Salamat et Mujtaba Husnain. « OpinionML—Opinion Markup Language for Sentiment Representation ». Symmetry 11, no 4 (15 avril 2019) : 545. http://dx.doi.org/10.3390/sym11040545.
Texte intégralLi, Wei, Haiyu Song, Hongda Zhang, Houjie Li et Pengjie Wang. « The Image Annotation Refinement in Embedding Feature Space based on Mutual Information ». International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 16 (10 janvier 2022) : 191–201. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2022.16.23.
Texte intégralCooling, Michael T., et Peter Hunter. « The CellML Metadata Framework 2.0 Specification ». Journal of Integrative Bioinformatics 12, no 2 (1 juin 2015) : 86–103. http://dx.doi.org/10.1515/jib-2015-260.
Texte intégralMeunier, Loïc, Denis Baurain et Luc Cornet. « AMAW : automated gene annotation for non-model eukaryotic genomes ». F1000Research 12 (16 février 2023) : 186. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.129161.1.
Texte intégralYeh, Eric, William Jarrold et Joshua Jordan. « Leveraging Psycholinguistic Resources and Emotional Sequence Models for Suicide Note Emotion Annotation ». Biomedical Informatics Insights 5s1 (janvier 2012) : BII.S8979. http://dx.doi.org/10.4137/bii.s8979.
Texte intégralNichyporuk, Brennan, Jillian Cardinell, Justin Szeto, Raghav Mehta, Jean-Pierre Falet, Douglas L. Arnold, Sotirios A. Tsaftaris et Tal Arbel. « Rethinking Generalization : The Impact of Annotation Style on Medical Image Segmentation ». Machine Learning for Biomedical Imaging 1, December 2022 (15 décembre 2022) : 1–37. http://dx.doi.org/10.59275/j.melba.2022-2d93.
Texte intégralMa, Qin Yi, Li Hua Song, Da Peng Xie et Mao Jun Zhou. « Development of CAD Model Annotation System Based on Design Intent ». Applied Mechanics and Materials 863 (février 2017) : 368–72. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.863.368.
Texte intégralMannai, Zayneb, Anis Kalboussi et Ahmed Hadj Kacem. « Towards a Standard of Modelling Annotations in the E-Health Domain ». Health Informatics - An International Journal 10, no 04 (30 novembre 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.5121/hiij.2021.10401.
Texte intégralBALEY, Julien. « Leveraging graph algorithms to speed up the annotation of large rhymed corpora ». Cahiers de Linguistique Asie Orientale 51, no 1 (17 mars 2022) : 46–80. http://dx.doi.org/10.1163/19606028-bja10019.
Texte intégralSalek, Mahyar, Yoram Bachrach et Peter Key. « Hotspotting — A Probabilistic Graphical Model For Image Object Localization Through Crowdsourcing ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 27, no 1 (29 juin 2013) : 1156–62. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v27i1.8465.
Texte intégralZhang, Hansong, Shikun Li, Dan Zeng, Chenggang Yan et Shiming Ge. « Coupled Confusion Correction : Learning from Crowds with Sparse Annotations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 15 (24 mars 2024) : 16732–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i15.29613.
Texte intégralPimenov, I. S. « Analyzing Disagreements in Argumentation Annotation of Scientific Texts in Russian Language ». NSU Vestnik. Series : Linguistics and Intercultural Communication 21, no 2 (9 septembre 2023) : 89–104. http://dx.doi.org/10.25205/1818-7935-2023-21-2-89-104.
Texte intégralWu, Aihua. « Ranking Biomedical Annotations with Annotator’s Semantic Relevancy ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2014 (2014) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2014/258929.
Texte intégralYuan, Guowen, Ben Kao et Tien-Hsuan Wu. « CEMA – Cost-Efficient Machine-Assisted Document Annotations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 9 (26 juin 2023) : 11043–50. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26308.
Texte intégralBraylan, Alexander, Madalyn Marabella, Omar Alonso et Matthew Lease. « A General Model for Aggregating Annotations Across Simple, Complex, and Multi-Object Annotation Tasks ». Journal of Artificial Intelligence Research 78 (11 décembre 2023) : 901–73. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.14388.
Texte intégralBilal, Mühenad, Ranadheer Podishetti, Leonid Koval, Mahmoud A. Gaafar, Daniel Grossmann et Markus Bregulla. « The Effect of Annotation Quality on Wear Semantic Segmentation by CNN ». Sensors 24, no 15 (23 juillet 2024) : 4777. http://dx.doi.org/10.3390/s24154777.
Texte intégralSpetale, Flavio E., Javier Murillo, Gabriela V. Villanova, Pilar Bulacio et Elizabeth Tapia. « FGGA-lnc : automatic gene ontology annotation of lncRNA sequences based on secondary structures ». Interface Focus 11, no 4 (11 juin 2021) : 20200064. http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2020.0064.
Texte intégralRamakrishnaiah, Yashpal, Adam P. Morris, Jasbir Dhaliwal, Melcy Philip, Levin Kuhlmann et Sonika Tyagi. « Linc2function : A Comprehensive Pipeline and Webserver for Long Non-Coding RNA (lncRNA) Identification and Functional Predictions Using Deep Learning Approaches ». Epigenomes 7, no 3 (15 septembre 2023) : 22. http://dx.doi.org/10.3390/epigenomes7030022.
Texte intégralYssel, Anna E. J., Shu-Min Kao, Yves Van de Peer et Lieven Sterck. « ORCAE-AOCC : A Centralized Portal for the Annotation of African Orphan Crop Genomes ». Genes 10, no 12 (20 novembre 2019) : 950. http://dx.doi.org/10.3390/genes10120950.
Texte intégralPham, Vinh, Dung Dinh, Eunil Seo et Tai-Myoung Chung. « COVID-19-Associated Lung Lesion Detection by Annotating Medical Image with Semi Self-Supervised Technique ». Electronics 11, no 18 (13 septembre 2022) : 2893. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11182893.
Texte intégralBraylan, Alexander, Madalyn Marabella, Omar Alonso et Matthew Lease. « A General Model for Aggregating Annotations AcrossSimple, Complex, and Multi-object Annotation Tasks (Abstract Reprint) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 20 (24 mars 2024) : 22693. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30593.
Texte intégralKojima, Ryosuke, Osamu Sugiyama, Kotaro Hoshiba, Kazuhiro Nakadai, Reiji Suzuki et Charles E. Taylor. « Bird Song Scene Analysis Using a Spatial-Cue-Based Probabilistic Model ». Journal of Robotics and Mechatronics 29, no 1 (20 février 2017) : 236–46. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2017.p0236.
Texte intégralLin, Tai-Pei, Chiou-Ying Yang, Ko-Jiunn Liu, Meng-Yuan Huang et Yen-Lin Chen. « Immunohistochemical Stain-Aided Annotation Accelerates Machine Learning and Deep Learning Model Development in the Pathologic Diagnosis of Nasopharyngeal Carcinoma ». Diagnostics 13, no 24 (18 décembre 2023) : 3685. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13243685.
Texte intégralGrudza, Matthew, Brandon Salinel, Sarah Zeien, Matthew Murphy, Jake Adkins, Corey T. Jensen, Curtis Bay et al. « Methods for improving colorectal cancer annotation efficiency for artificial intelligence-observer training ». World Journal of Radiology 15, no 12 (28 décembre 2023) : 359–69. http://dx.doi.org/10.4329/wjr.v15.i12.359.
Texte intégralHan, Zhoupeng, Hua Zhang, Weirong He, Li Ba et Qilong Yuan. « Automatic Annotation of Functional Semantics for 3D Product Model Based on Latent Functional Semantics ». Scientific Programming 2023 (4 février 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9885859.
Texte intégralWu, Nannan, Zhaobin Sun, Zengqiang Yan et Li Yu. « FedA3I : Annotation Quality-Aware Aggregation for Federated Medical Image Segmentation against Heterogeneous Annotation Noise ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 14 (24 mars 2024) : 15943–51. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29525.
Texte intégralMa, Qin Yi, Mao Jun Zhou, Ming Wei Wang et Hui Hui Wang. « Semantic Annotation of CAD Model Based on Ontology ». Advanced Materials Research 760-762 (septembre 2013) : 1767–72. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.760-762.1767.
Texte intégralTanaka, Fumiki, Hiroyuki Abe, Shinji Igari et Masahiko Onosato. « Integrated Information Model for Design, Machining, and Measuring Using Annotated Features ». International Journal of Automation Technology 8, no 3 (5 mai 2014) : 388–95. http://dx.doi.org/10.20965/ijat.2014.p0388.
Texte intégralWei, Qiang, Yukun Chen, Mandana Salimi, Joshua C. Denny, Qiaozhu Mei, Thomas A. Lasko, Qingxia Chen et al. « Cost-aware active learning for named entity recognition in clinical text ». Journal of the American Medical Informatics Association 26, no 11 (11 juillet 2019) : 1314–22. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz102.
Texte intégralMesser, Dolores, Michael Atchapero, Mark B. Jensen, Michelle S. Svendsen, Anders Galatius, Morten T. Olsen, Jeppe R. Frisvad et al. « Using virtual reality for anatomical landmark annotation in geometric morphometrics ». PeerJ 10 (7 février 2022) : e12869. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.12869.
Texte intégralChen, Chih-Ming, et Ming-Yueh Tsay. « Applications of collaborative annotation system in digital curation, crowdsourcing, and digital humanities ». Electronic Library 35, no 6 (6 novembre 2017) : 1122–40. http://dx.doi.org/10.1108/el-08-2016-0172.
Texte intégralHussein, Shereen A., Howida Youssry Abd El Naby et Aliaa A. A. Youssif. « Review : Automatic Semantic Image Annotation ». INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & ; TECHNOLOGY 15, no 12 (28 septembre 2016) : 7290–97. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v15i12.4357.
Texte intégralCai, Tingting, Hongping Yan, Kun Ding, Yan Zhang et Yueyue Zhou. « WSPolyp-SAM : Weakly Supervised and Self-Guided Fine-Tuning of SAM for Colonoscopy Polyp Segmentation ». Applied Sciences 14, no 12 (8 juin 2024) : 5007. http://dx.doi.org/10.3390/app14125007.
Texte intégralDavani, Aida Mostafazadeh, Mark Díaz et Vinodkumar Prabhakaran. « Dealing with Disagreements : Looking Beyond the Majority Vote in Subjective Annotations ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022) : 92–110. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00449.
Texte intégralYang, Haiwang, Maria Jaime, Maxi Polihronakis, Kelvin Kanegawa, Therese Markow, Kenneth Kaneshiro et Brian Oliver. « Re-annotation of eight Drosophila genomes ». Life Science Alliance 1, no 6 (décembre 2018) : e201800156. http://dx.doi.org/10.26508/lsa.201800156.
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