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1
Brain tumor segmentation with Deep Neural Networks
Brain tumor segmentation with Deep Neural Networks
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Brain tumor segmentation with Deep Neural Networks

Havaei, Mohammad ; Davy, Axel ; Warde-Farley, David ; Biard, Antoine ; Courville, Aaron ; Bengio, Yoshua ; Pal, Chris ; Jodoin, Pierre-Marc ; Larochelle, Hugo

Medical image analysis, 2017-01, Vol.35, p.18-31 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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2
Recurrent inception convolution neural network for multi short-term load forecasting
Recurrent inception convolution neural network for multi short-term load forecasting
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Recurrent inception convolution neural network for multi short-term load forecasting

Kim, Junhong ; Moon, Jihoon ; Hwang, Eenjun ; Kang, Pilsung

Energy and buildings, 2019-07, Vol.194, p.328-341 [Periódico revisado por pares]

Lausanne: Elsevier B.V

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3
Application of neural network algorithm in fault diagnosis of mechanical intelligence
Application of neural network algorithm in fault diagnosis of mechanical intelligence
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Application of neural network algorithm in fault diagnosis of mechanical intelligence

Xu, Xianzhen ; Cao, Dan ; Zhou, Yu ; Gao, Jun

Mechanical systems and signal processing, 2020-07, Vol.141, p.106625, Article 106625 [Periódico revisado por pares]

Berlin: Elsevier Ltd

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4
TS-LSTM and temporal-inception: Exploiting spatiotemporal dynamics for activity recognition
TS-LSTM and temporal-inception: Exploiting spatiotemporal dynamics for activity recognition
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TS-LSTM and temporal-inception: Exploiting spatiotemporal dynamics for activity recognition

Ma, Chih-Yao ; Chen, Min-Hung ; Kira, Zsolt ; AlRegib, Ghassan

Signal processing. Image communication, 2019-02, Vol.71, p.76-87 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
Data driven governing equations approximation using deep neural networks
Data driven governing equations approximation using deep neural networks
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Data driven governing equations approximation using deep neural networks

Qin, Tong ; Wu, Kailiang ; Xiu, Dongbin

Journal of computational physics, 2019-10, Vol.395, p.620-635 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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6
A novel framework for wind speed prediction based on recurrent neural networks and support vector machine
A novel framework for wind speed prediction based on recurrent neural networks and support vector machine
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A novel framework for wind speed prediction based on recurrent neural networks and support vector machine

Yu, Chuanjin ; Li, Yongle ; Bao, Yulong ; Tang, Haojun ; Zhai, Guanghao

Energy conversion and management, 2018-12, Vol.178, p.137-145 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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7
A method for representing periodic functions and enforcing exactly periodic boundary conditions with deep neural networks
A method for representing periodic functions and enforcing exactly periodic boundary conditions with deep neural networks
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A method for representing periodic functions and enforcing exactly periodic boundary conditions with deep neural networks

Dong, Suchuan ; Ni, Naxian

Journal of computational physics, 2021-06, Vol.435, p.110242, Article 110242 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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8
A recurrent neural network-accelerated multi-scale model for elasto-plastic heterogeneous materials subjected to random cyclic and non-proportional loading paths
A recurrent neural network-accelerated multi-scale model for elasto-plastic heterogeneous materials subjected to random cyclic and non-proportional loading paths
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A recurrent neural network-accelerated multi-scale model for elasto-plastic heterogeneous materials subjected to random cyclic and non-proportional loading paths

Wu, Ling ; Nguyen, Van Dung ; Kilingar, Nanda Gopala ; Noels, Ludovic

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2020-09, Vol.369, p.113234, Article 113234 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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9
Deep learning in ECG diagnosis: A review
Deep learning in ECG diagnosis: A review
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Deep learning in ECG diagnosis: A review

Liu, Xinwen ; Wang, Huan ; Li, Zongjin ; Qin, Lang

Knowledge-based systems, 2021-09, Vol.227, p.107187, Article 107187 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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10
The potential of different artificial neural network (ANN) techniques in daily global solar radiation modeling based on meteorological data
The potential of different artificial neural network (ANN) techniques in daily global solar radiation modeling based on meteorological data
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The potential of different artificial neural network (ANN) techniques in daily global solar radiation modeling based on meteorological data

Behrang, M.A. ; Assareh, E. ; Ghanbarzadeh, A. ; Noghrehabadi, A.R.

Solar energy, 2010-08, Vol.84 (8), p.1468-1480 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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