Zobrazeno 1 - 10
of 76
pro vyhledávání: '"Li, Xinjia"'
In pathology, the rarity of certain diseases and the complexity in annotating pathological images significantly hinder the creation of extensive, high-quality datasets. This limitation impedes the progress of deep learning-assisted diagnostic systems
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.07871
The performance of federated learning in neural networks is generally influenced by the heterogeneity of the data distribution. For a well-performing global model, taking a weighted average of the local models, as done by most existing federated lear
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.00706
Autor:
Li, Yue, Zhang, Jialin, Zhao, Dan, Li, Xinjia, Sun, Mingze, Liu, Yang, Yu, Zhan, Yuan, Sheng, Zhou, Xin
Publikováno v:
In Optics and Laser Technology March 2024 170
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.
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.
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:
Li, Xinjia1,2 (AUTHOR), Chen, Binbin1,2 (AUTHOR), Chen, Wanyi1,2 (AUTHOR), Pu, Zhongji1,2 (AUTHOR), Qi, Xin3 (AUTHOR), Yang, Lirong1,2 (AUTHOR), Wu, Jianping1,2 (AUTHOR), Yu, Haoran1,2 (AUTHOR) yuhaoran@zju.edu.cn
Publikováno v:
Applied Microbiology & Biotechnology. Nov2023, Vol. 107 Issue 21, p6507-6525. 19p.