Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Gharibi, Gharib"'
Autor:
Li, Zhuohang, Yan, Chao, Zhang, Xinmeng, Gharibi, Gharib, Yin, Zhijun, Jiang, Xiaoqian, Malin, Bradley A.
Deep learning continues to rapidly evolve and is now demonstrating remarkable potential for numerous medical prediction tasks. However, realizing deep learning models that generalize across healthcare organizations is challenging. This is due, in par
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.11027
We present a k-competitive learning approach for textual autoencoders named Second Chance Autoencoder (SCAT). SCAT selects the $k$ largest and smallest positive activations as the winner neurons, which gain the activation values of the loser neurons
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.06632
Autor:
Gharibi, Wajeb, Gharibi, Gharib
In this paper, we discuss a new contact way for exchanging personal information using mobile phones. The idea of this invention depends on allocating a special code called Gharibi Code (GC) for each personal mobile and creating a personal information
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1410.4928
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
CRAVEN, Catherine K., BOBADILLA, Raudel, YAO, Edward, CASTILLO, Caleb, CERROBLANCO, Julio, FLORES, Bertha E., JAIN, Mamta, RADUNSKY, Alex, PLESAK, Mikulas, GENTRY, Craig, DAS, Riddhiman, GHARIBI, Gharib
Publikováno v:
Studies in Health Technology & Informatics; 2024, Vol. 316, p1716-1717, 2p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Craven CK; University of Texas Health Science Center San Antonio, San Antonio, Texas, USA., Bobadilla R; University of Texas Health Science Center San Antonio, San Antonio, Texas, USA., Yao E; University of Texas Health Science Center San Antonio, San Antonio, Texas, USA., Castillo C; University of Texas Health Science Center San Antonio, San Antonio, Texas, USA., Cerroblanco J; University of Texas Health Science Center San Antonio, San Antonio, Texas, USA., Flores BE; University of Texas Health Science Center San Antonio, San Antonio, Texas, USA., Jain M; UT Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA., Radunsky A; UT Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA., Plesak M; TripleBlind, Kansas City, Missouri, USA., Gentry C; TripleBlind, Kansas City, Missouri, USA., Das R; TripleBlind, Kansas City, Missouri, USA., Gharibi G; TripleBlind, Kansas City, Missouri, USA.
Publikováno v:
Studies in health technology and informatics [Stud Health Technol Inform] 2024 Aug 22; Vol. 316, pp. 1716-1717.
Split Learning for Distributed Collaborative Training of Deep Learning Models in Health Informatics.
Autor:
Li Z; Vanderbilt University, Nashville, TN., Yan C; Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN., Zhang X; Vanderbilt University, Nashville, TN., Gharibi G; TripleBlind, Kansas City, MO., Yin Z; Vanderbilt University, Nashville, TN.; Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN., Jiang X; UTHealth, Houston, TX., Malin BA; Vanderbilt University, Nashville, TN.; Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN.
Publikováno v:
AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium [AMIA Annu Symp Proc] 2024 Jan 11; Vol. 2023, pp. 1047-1056. Date of Electronic Publication: 2024 Jan 11 (Print Publication: 2023).