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cisTEM, user-friendly software for single-particle image processing
cisTEM, user-friendly software for single-particle image processing
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cisTEM, user-friendly software for single-particle image processing

Grant, Timothy ; Rohou, Alexis ; Grigorieff, Nikolaus

eLife, 2018-03, Vol.7 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: eLife Sciences Publications Ltd

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2
scikit-image: image processing in Python
scikit-image: image processing in Python
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scikit-image: image processing in Python

van der Walt, Stéfan ; Schönberger, Johannes L ; Nunez-Iglesias, Juan ; Boulogne, François ; Warner, Joshua D ; Yager, Neil ; Gouillart, Emmanuelle ; Yu, Tony

PeerJ (San Francisco, CA), 2014-06, Vol.2, p.e453-e453 [Periódico revisado por pares]

United States: PeerJ, Inc

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3
Jointly network image processing: multi-task image semantic segmentation of indoor scene based on CNN
Jointly network image processing: multi-task image semantic segmentation of indoor scene based on CNN
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Jointly network image processing: multi-task image semantic segmentation of indoor scene based on CNN

Huang, Li ; He, Meiling ; Tan, Chong ; Jiang, Du ; Li, Gongfa ; Yu, Hui

IET image processing, 2020-12, Vol.14 (15), p.3689-3697 [Periódico revisado por pares]

The Institution of Engineering and Technology

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4
MAUI (MBI Analysis User Interface)-An image processing pipeline for Multiplexed Mass Based Imaging
MAUI (MBI Analysis User Interface)-An image processing pipeline for Multiplexed Mass Based Imaging
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MAUI (MBI Analysis User Interface)-An image processing pipeline for Multiplexed Mass Based Imaging

Baranski, Alex ; Milo, Idan ; Greenbaum, Shirley ; Oliveria, John-Paul ; Mrdjen, Dunja ; Angelo, Michael ; Keren, Leeat Schneidman-Duhovny, Dina

PLoS computational biology, 2021-04, Vol.17 (4), p.e1008887-e1008887 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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Darkroom: compiling high-level image processing code into hardware pipelines
Darkroom: compiling high-level image processing code into hardware pipelines
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Darkroom: compiling high-level image processing code into hardware pipelines

Hegarty, James ; Brunhaver, John ; DeVito, Zachary ; Ragan-Kelley, Jonathan ; Cohen, Noy ; Bell, Steven ; Vasilyev, Artem ; Horowitz, Mark ; Hanrahan, Pat

ACM transactions on graphics, 2014-07, Vol.33 (4), p.1-11 [Periódico revisado por pares]

ACM

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6
Lung Cancer Classification and Prediction Using Machine Learning and Image Processing
Lung Cancer Classification and Prediction Using Machine Learning and Image Processing
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Lung Cancer Classification and Prediction Using Machine Learning and Image Processing

Nageswaran, Sharmila ; Arunkumar, G. ; Bisht, Anil Kumar ; Mewada, Shivlal ; Kumar, J. N. V. R. Swarup ; Jawarneh, Malik ; Asenso, Evans Kaur, Gaganpreet ; Gaganpreet Kaur

BioMed research international, 2022-08, Vol.2022, p.1755460-8 [Periódico revisado por pares]

United States: Hindawi

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7
Operator Splittings, Bregman Methods and Frame Shrinkage in Image Processing
Operator Splittings, Bregman Methods and Frame Shrinkage in Image Processing
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Operator Splittings, Bregman Methods and Frame Shrinkage in Image Processing

Setzer, Simon

International journal of computer vision, 2011-05, Vol.92 (3), p.265-280 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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8
Deep Learning Image Processing Enables 40% Faster Spinal MR Scans Which Match or Exceed Quality of Standard of Care: A Prospective Multicenter Multireader Study
Deep Learning Image Processing Enables 40% Faster Spinal MR Scans Which Match or Exceed Quality of Standard of Care: A Prospective Multicenter Multireader Study
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Deep Learning Image Processing Enables 40% Faster Spinal MR Scans Which Match or Exceed Quality of Standard of Care: A Prospective Multicenter Multireader Study

Bash, S. ; Johnson, B. ; Gibbs, W. ; Zhang, T. ; Shankaranarayanan, A. ; Tanenbaum, L. N.

Clinical neuroradiology (Munich), 2022-03, Vol.32 (1), p.197-203 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
Machine learning for high-throughput field phenotyping and image processing provides insight into the association of above and below-ground traits in cassava ( Manihot esculenta Crantz)
Machine learning for high-throughput field phenotyping and image processing provides insight into the association of above and below-ground traits in cassava ( Manihot esculenta Crantz)
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Machine learning for high-throughput field phenotyping and image processing provides insight into the association of above and below-ground traits in cassava ( Manihot esculenta Crantz)

Selvaraj, Michael Gomez ; Valderrama, Manuel ; Guzman, Diego ; Valencia, Milton ; Ruiz, Henry ; Acharjee, Animesh

Plant methods, 2020-06, Vol.16 (1), p.87-87, Article 87 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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10
Digital image processing method for estimating leaf length and width tested using kiwifruit leaves (Actinidia chinensis Planch)
Digital image processing method for estimating leaf length and width tested using kiwifruit leaves (Actinidia chinensis Planch)
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Digital image processing method for estimating leaf length and width tested using kiwifruit leaves (Actinidia chinensis Planch)

Zhang, Wanhong Zhang, Jie

PloS one, 2020-07, Vol.15 (7), p.e0235499-e0235499 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: Public Library of Science

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Data de Publicação 

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  2. 1962Até1976  (907)
  3. 1977Até1991  (8.158)
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  5. Após 2007  (1.038.266)
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  19. Serbian  (16)
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Nome da Publicação 

  1. Plos One  (49.769)
  2. Sensors  (24.026)
  3. Applied Sciences  (20.050)
  4. Remote Sensing  (19.675)
  5. Materials  (13.323)
  6. International Journal Of Molecular Sciences  (12.054)
  7. Sustainability  (11.905)
  8. Polymers  (7.994)
  9. Electronics  (7.729)
  10. Energies  (7.067)
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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