Artykuły w czasopismach na temat „Super learning”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Super learning”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Long, Jun, Jinhuan Zhang i Ping Du. "Super-sampling by learning-based super-resolution". International Journal of Computational Science and Engineering 1, nr 1 (2019): 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2019.10020177.
Pełny tekst źródłaDu, Ping, Jinhuan Zhang i Jun Long. "Super-sampling by learning-based super-resolution". International Journal of Computational Science and Engineering 21, nr 2 (2020): 249. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2020.105731.
Pełny tekst źródłaHaris, Muhammad, M. Rahmat Widyanto i Hajime Nobuhara. "Inception learning super-resolution". Applied Optics 56, nr 22 (21.07.2017): 6043. http://dx.doi.org/10.1364/ao.56.006043.
Pełny tekst źródłaGURBYCH, A. "METHOD SUPER LEARNING FOR DETERMINATION OF MOLECULAR RELATIONSHIP". Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 307, nr 2 (2.05.2022): 14–24. http://dx.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-307-2-14-24.
Pełny tekst źródłaAitken, Michael R. F., Mark J. W. Larkin i Anthony Dickinson. "Super-learning of Causal Judgements". Quarterly Journal of Experimental Psychology B 53, nr 1 (1.02.2000): 59–81. http://dx.doi.org/10.1080/027249900392995.
Pełny tekst źródłaLim, Alane. "Machine learning method puts the “super” in super-resolution spectroscopy". Scilight 2021, nr 49 (3.12.2021): 491108. http://dx.doi.org/10.1063/10.0009031.
Pełny tekst źródłaHan, Tong, Li Zhao i Chuang Wang. "Research on Super-resolution Image Based on Deep Learning". International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 8, nr 1 (1.01.2023): 58–65. http://dx.doi.org/10.2478/ijanmc-2023-0046.
Pełny tekst źródłaJiang, Jingyu, Li Zhao i Yan Jiao. "Research on Image Super-resolution Reconstruction Based on Deep Learning". International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 7, nr 1 (1.01.2022): 1–21. http://dx.doi.org/10.2478/ijanmc-2022-0001.
Pełny tekst źródłaDemontis, Ambra, Marco Melis, Battista Biggio, Giorgio Fumera i Fabio Roli. "Super-Sparse Learning in Similarity Spaces". IEEE Computational Intelligence Magazine 11, nr 4 (listopad 2016): 36–45. http://dx.doi.org/10.1109/mci.2016.2601702.
Pełny tekst źródłaStrack, Rita. "Deep learning advances super-resolution imaging". Nature Methods 15, nr 6 (31.05.2018): 403. http://dx.doi.org/10.1038/s41592-018-0028-9.
Pełny tekst źródłaKita, Koji, Michifumi Yoshioka, Katsufumi Inoue, Naru Inage i Shohei Tsunekawa. "Figure Patches Learning-based Super-Resolution". IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 136, nr 7 (2016): 929–37. http://dx.doi.org/10.1541/ieejeiss.136.929.
Pełny tekst źródłaYang, Wenming, Fei Zhou, Rui Zhu, Kazuhiro Fukui, Guijin Wang i Jing-Hao Xue. "Deep learning for image super-resolution". Neurocomputing 398 (lipiec 2020): 291–92. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2019.09.091.
Pełny tekst źródłaWang, Wenjun, Chao Ren, Xiaohai He, Honggang Chen i Linbo Qing. "Video Super-Resolution via Residual Learning". IEEE Access 6 (2018): 23767–77. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2829908.
Pełny tekst źródłaYi Tang i Yuan Yuan. "Learning From Errors in Super-Resolution". IEEE Transactions on Cybernetics 44, nr 11 (listopad 2014): 2143–54. http://dx.doi.org/10.1109/tcyb.2014.2301732.
Pełny tekst źródłaR. Mhatre, Sneha, i Jagdish W. Bakal. "A Review of Image Super Resolution using Deep Learning". International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, nr 5s (17.05.2023): 145–49. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i5s.6638.
Pełny tekst źródłaSingh, Kajol, i Manish Saxena. "A Review on Medical Image Super Resolution with Application of Deep Learning". SMART MOVES JOURNAL IJOSCIENCE 7, nr 2 (27.03.2021): 25–29. http://dx.doi.org/10.24113/ijoscience.v7i2.368.
Pełny tekst źródłaHe, H., K. Gao, W. Tan, L. Wang, S. N. Fatholahi, N. Chen, M. A. Chapman i J. Li. "IMPACT OF DEEP LEARNING-BASED SUPER-RESOLUTION ON BUILDING FOOTPRINT EXTRACTION". International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B1-2022 (30.05.2022): 31–37. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b1-2022-31-2022.
Pełny tekst źródłaLiu, Huanyu, Jiaqi Liu, Junbao Li, Jeng-Shyang Pan i Xiaqiong Yu. "DL-MRI: A Unified Framework of Deep Learning-Based MRI Super Resolution". Journal of Healthcare Engineering 2021 (9.04.2021): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5594649.
Pełny tekst źródłaPllana, Duli. "Combining Teaching Strategies, Learning Strategies, and Elements of Super Learning Principles". Advances in Social Sciences Research Journal 8, nr 6 (27.06.2021): 288–301. http://dx.doi.org/10.14738/assrj.86.10366.
Pełny tekst źródłaOrdyniak, S., i S. Szeider. "Parameterized Complexity Results for Exact Bayesian Network Structure Learning". Journal of Artificial Intelligence Research 46 (5.03.2013): 263–302. http://dx.doi.org/10.1613/jair.3744.
Pełny tekst źródłaJian, Zhang, Xu Tengteng, Qian Jianjun, Yuchen Xiao, Heng Zhang, Hongran Li i Cunhua Li. "Single Image Self-Learning Super-Resolution with Robust Matrix Regression". AATCC Journal of Research 8, nr 1_suppl (wrzesień 2021): 135–42. http://dx.doi.org/10.14504/ajr.8.s1.17.
Pełny tekst źródłaLin, Xu, Qingqing Zhang, Hongyue Wang, Chaolong Yao, Changxin Chen, Lin Cheng i Zhaoxiong Li. "A DEM Super-Resolution Reconstruction Network Combining Internal and External Learning". Remote Sensing 14, nr 9 (2.05.2022): 2181. http://dx.doi.org/10.3390/rs14092181.
Pełny tekst źródłaMaftuh, Muhammad Kholidin, i Dayat Hidayat. "THE EFFECT OF SUPERITEM LEARNING MODEL ON INCREASING STUDENTs LEARNING ACHIEVEMENTS". (JIML) JOURNAL OF INNOVATIVE MATHEMATICS LEARNING 1, nr 4 (28.11.2018): 367. http://dx.doi.org/10.22460/jiml.v1i4.p367-373.
Pełny tekst źródłaDavies, Molly Margaret, i Mark J. van der Laan. "Optimal Spatial Prediction Using Ensemble Machine Learning". International Journal of Biostatistics 12, nr 1 (1.05.2016): 179–201. http://dx.doi.org/10.1515/ijb-2014-0060.
Pełny tekst źródłaHe, Yifan, Wei Cao, Xiaofeng Du i Changlin Chen. "Internal Learning for Image Super-Resolution by Adaptive Feature Transform". Symmetry 12, nr 10 (14.10.2020): 1686. http://dx.doi.org/10.3390/sym12101686.
Pełny tekst źródłaLi, Xiaoyan, Lefei Zhang i Jane You. "Domain Transfer Learning for Hyperspectral Image Super-Resolution". Remote Sensing 11, nr 6 (22.03.2019): 694. http://dx.doi.org/10.3390/rs11060694.
Pełny tekst źródłaLeli, Vito M., Saeed Osat, Timur Tlyachev, Dmitry V. Dylov i Jacob D. Biamonte. "Deep learning super-diffusion in multiplex networks". Journal of Physics: Complexity 2, nr 3 (10.06.2021): 035011. http://dx.doi.org/10.1088/2632-072x/abe6e9.
Pełny tekst źródłaHeo, Bo-Young, i Byung Cheol Song. "Learning-based Super-resolution for Text Images". Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 52, nr 4 (25.04.2015): 175–83. http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2015.52.4.175.
Pełny tekst źródłaSingh, Nisha, i Myna A.N. "Image Super-Resolution Using Deep Learning Technique". International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, nr 7 (31.07.2018): 150–55. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i7.150155.
Pełny tekst źródłaChae, Byungjoo, Jinsun Park, Tae-Hyun Kim i Donghyeon Cho. "Online Learning for Reference-Based Super-Resolution". Electronics 11, nr 7 (28.03.2022): 1064. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11071064.
Pełny tekst źródłaQin, Yu, Yuxing Li, Zhizheng Zhuo, Zhiwen Liu, Yaou Liu i Chuyang Ye. "Multimodal super-resolved q-space deep learning". Medical Image Analysis 71 (lipiec 2021): 102085. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2021.102085.
Pełny tekst źródłaChen, Chaofeng, Dihong Gong, Hao Wang, Zhifeng Li i Kwan-Yee K. Wong. "Learning Spatial Attention for Face Super-Resolution". IEEE Transactions on Image Processing 30 (2021): 1219–31. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2020.3043093.
Pełny tekst źródłaKawulok, Michal, Pawel Benecki, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Daniel Kostrzewa i Jakub Nalepa. "Deep Learning for Multiple-Image Super-Resolution". IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 17, nr 6 (czerwiec 2020): 1062–66. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2019.2940483.
Pełny tekst źródłaJiang, Zhuqing, Honghui Zhu, Yue Lu, Guodong Ju i Aidong Men. "Lightweight Super-Resolution Using Deep Neural Learning". IEEE Transactions on Broadcasting 66, nr 4 (grudzień 2020): 814–23. http://dx.doi.org/10.1109/tbc.2020.2977513.
Pełny tekst źródłaKumar, Neeraj, i Amit Sethi. "Fast Learning-Based Single Image Super-Resolution". IEEE Transactions on Multimedia 18, nr 8 (sierpień 2016): 1504–15. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2016.2571625.
Pełny tekst źródłaHuang, Weiqin, Xiaorui Li, Yikai Gu, Xiaofu Du i Xiancheng Zhu. "Learning Enriched Features for Image Super Resolution". IEEE Access 10 (2022): 113583–97. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3216672.
Pełny tekst źródłaTang, Yi, Pingkun Yan, Yuan Yuan i Xuelong Li. "Single-image super-resolution via local learning". International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2, nr 1 (12.02.2011): 15–23. http://dx.doi.org/10.1007/s13042-011-0011-6.
Pełny tekst źródłaShamsolmoali, Pourya, Abdul Hamid Sadka, Huiyu Zhou i Wankou Yang. "Advanced deep learning for image super-resolution". Signal Processing: Image Communication 82 (marzec 2020): 115732. http://dx.doi.org/10.1016/j.image.2019.115732.
Pełny tekst źródłaNaimi, Ashley I., i Laura B. Balzer. "Stacked generalization: an introduction to super learning". European Journal of Epidemiology 33, nr 5 (10.04.2018): 459–64. http://dx.doi.org/10.1007/s10654-018-0390-z.
Pełny tekst źródłaChaudhari, Akshay S., Zhongnan Fang, Feliks Kogan, Jeff Wood, Kathryn J. Stevens, Eric K. Gibbons, Jin Hyung Lee, Garry E. Gold i Brian A. Hargreaves. "Super‐resolution musculoskeletal MRI using deep learning". Magnetic Resonance in Medicine 80, nr 5 (26.03.2018): 2139–54. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.27178.
Pełny tekst źródłaHasan, Zahraa. "Deep Learning for Super Resolution and Applications". Galoitica: Journal of Mathematical Structures and Applications 8, nr 2 (2023): 34–42. http://dx.doi.org/10.54216/gjmsa.080204.
Pełny tekst źródłaYang, Guangtong, Chen Li, Yudong Yao, Ge Wang i Yueyang Teng. "Quasi-supervised learning for super-resolution PET". Computerized Medical Imaging and Graphics 113 (kwiecień 2024): 102351. http://dx.doi.org/10.1016/j.compmedimag.2024.102351.
Pełny tekst źródłaGeiss, Andrew, Sam J. Silva i Joseph C. Hardin. "Downscaling atmospheric chemistry simulations with physically consistent deep learning". Geoscientific Model Development 15, nr 17 (5.09.2022): 6677–94. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-6677-2022.
Pełny tekst źródłaWu, Haozhe. "Super-Resolution of Lightweight Images Based on Deep Learning". Highlights in Science, Engineering and Technology 81 (26.01.2024): 456–60. http://dx.doi.org/10.54097/f8y87181.
Pełny tekst źródłaDewi, Ratna Kumala. "INNOVATION OF BIOCHEMISTRY LEARNING IN WELCOMING THE SUPER SMART SOCIETY 5.0 ERA". INSECTA: Integrative Science Education and Teaching Activity Journal 2, nr 2 (29.11.2021): 197–208. http://dx.doi.org/10.21154/insecta.v2i2.3507.
Pełny tekst źródłaLiu, Ding, Zhaowen Wang, Yuchen Fan, Xianming Liu, Zhangyang Wang, Shiyu Chang, Xinchao Wang i Thomas S. Huang. "Learning Temporal Dynamics for Video Super-Resolution: A Deep Learning Approach". IEEE Transactions on Image Processing 27, nr 7 (lipiec 2018): 3432–45. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2018.2820807.
Pełny tekst źródłaYue, Bo, Shuang Wang, Xuefeng Liang i Licheng Jiao. "An external learning assisted self-examples learning for image super-resolution". Neurocomputing 312 (październik 2018): 107–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.05.076.
Pełny tekst źródłaYu, Li, Yunpeng Ma, Song Hong i Ke Chen. "Reivew of Light Field Image Super-Resolution". Electronics 11, nr 12 (17.06.2022): 1904. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11121904.
Pełny tekst źródłaMasihu, Junardin Muhamad, i Edi Masihu. "Application of Super Item Learning Model in Improving Learning Outcomes of Photosynthesis Concept in Class VIII of SMP Al-Wathan Ambon". PEDAGOGIC: Indonesian Journal of Science Education and Technology 1, nr 2 (1.12.2022): 72–86. http://dx.doi.org/10.54373/ijset.v2i1.55.
Pełny tekst źródłaBhujade, Rakesh Kumar, i Stuti Asthana. "An Extensive Comparative Analysis on Various Efficient Techniques for Image Super-Resolution". International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, nr 11 (1.11.2022): 153–58. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae1122_16.
Pełny tekst źródła