Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Lian, Chenyu"'
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) that was initially developed for exploiting pre-trained large language models has recently emerged as an effective approach to perform transfer learning on computer vision tasks. However, the effectiveness of PE
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.12215
Modern studies in radiograph representation learning rely on either self-supervision to encode invariant semantics or associated radiology reports to incorporate medical expertise, while the complementarity between them is barely noticed. To explore
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.13155
Supervised Pix2Pix and unsupervised Cycle-consistency are two modes that dominate the field of medical image-to-image translation. However, neither modes are ideal. The Pix2Pix mode has excellent performance. But it requires paired and well pixel-wis
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2110.06465
Autor:
Lian, Chenyu, Li, Xiaomeng, Kong, Lingke, Wang, Jiacheng, Zhang, Wei, Huang, Xiaoyang, Wang, Liansheng
Publikováno v:
In Neurocomputing 21 August 2022 500:799-808
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wang, Anhong, Zhao, Feng, Shi, Weili, Lian, Chenyu, Xie, Xing, Jing, Lizhong, Liu, Ziming, Zhang, Keying, Jiang, Dong, Guo, Qinwei
Publikováno v:
Foot & Ankle International; Jan2024, Vol. 45 Issue 1, p73-79, 7p
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.
Time-Domain Computing in Memory Using Spintronics for Energy-Efficient Convolutional Neural Network.
Autor:
Zhang, Yue, Wang, Jinkai, Lian, Chenyu, Bai, Yining, Wang, Guanda, Zhang, Zhizhong, Zheng, Zhenyi, Chen, Lei, Zhang, Kun, Sirakoulis, Georgios, Zhang, Youguang
Publikováno v:
IEEE Transactions on Circuits & Systems. Part I: Regular Papers; Mar2021, Vol. 68 Issue 3, p1193-1205, 13p