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Refinado por: Nome da Publicação: Neurocomputing remover
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Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression
Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression
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Focal and efficient IOU loss for accurate bounding box regression

Zhang, Yi-Fan ; Ren, Weiqiang ; Zhang, Zhang ; Jia, Zhen ; Wang, Liang ; Tan, Tieniu

Neurocomputing (Amsterdam), 2022-09, Vol.506, p.146-157 [Periódico revisado por pares]

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2
Feature selection in machine learning: A new perspective
Feature selection in machine learning: A new perspective
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Cai, Jie ; Luo, Jiawei ; Wang, Shulin ; Yang, Sheng

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-07, Vol.300, p.70-79 [Periódico revisado por pares]

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3
Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)
Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)
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Time Series FeatuRe Extraction on basis of Scalable Hypothesis tests (tsfresh – A Python package)

Christ, Maximilian ; Braun, Nils ; Neuffer, Julius ; Kempa-Liehr, Andreas W.

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-09, Vol.307, p.72-77 [Periódico revisado por pares]

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4
On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice
On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice
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On hyperparameter optimization of machine learning algorithms: Theory and practice

Yang, Li ; Shami, Abdallah

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-11, Vol.415, p.295-316 [Periódico revisado por pares]

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5
BiERU: Bidirectional emotional recurrent unit for conversational sentiment analysis
BiERU: Bidirectional emotional recurrent unit for conversational sentiment analysis
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BiERU: Bidirectional emotional recurrent unit for conversational sentiment analysis

Li, Wei ; Shao, Wei ; Ji, Shaoxiong ; Cambria, Erik

Neurocomputing (Amsterdam), 2022-01, Vol.467, p.73-82 [Periódico revisado por pares]

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6
Pruning and quantization for deep neural network acceleration: A survey
Pruning and quantization for deep neural network acceleration: A survey
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Pruning and quantization for deep neural network acceleration: A survey

Liang, Tailin ; Glossner, John ; Wang, Lei ; Shi, Shaobo ; Zhang, Xiaotong

Neurocomputing (Amsterdam), 2021-10, Vol.461, p.370-403 [Periódico revisado por pares]

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7
GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification
GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification
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GAN-based synthetic medical image augmentation for increased CNN performance in liver lesion classification

Frid-Adar, Maayan ; Diamant, Idit ; Klang, Eyal ; Amitai, Michal ; Goldberger, Jacob ; Greenspan, Hayit

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-12, Vol.321, p.321-331 [Periódico revisado por pares]

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8
Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization
Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization
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Understanding adversarial training: Increasing local stability of supervised models through robust optimization

Shaham, Uri ; Yamada, Yutaro ; Negahban, Sahand

Neurocomputing (Amsterdam), 2018-09, Vol.307, p.195-204 [Periódico revisado por pares]

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9
Convolutional neural networks for hyperspectral image classification
Convolutional neural networks for hyperspectral image classification
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Convolutional neural networks for hyperspectral image classification

Yu, Shiqi ; Jia, Sen ; Xu, Chunyan

Neurocomputing (Amsterdam), 2017-01, Vol.219, p.88-98 [Periódico revisado por pares]

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10
Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting
Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting
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Interpretable spatio-temporal attention LSTM model for flood forecasting

Ding, Yukai ; Zhu, Yuelong ; Feng, Jun ; Zhang, Pengcheng ; Cheng, Zirun

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-08, Vol.403, p.348-359 [Periódico revisado por pares]

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