Zobrazeno 1 - 10
of 54
pro vyhledávání: '"Liu, Chun-Chen"'
Autor:
Liu, Jinglan, Ding, Yukun, Xiong, Jinjun, Jia, Qianjun, Huang, Meiping, Zhuang, Jian, Xie, Bike, Liu, Chun-Chen, Shi, Yiyu
CT image denoising can be treated as an image-to-image translation task where the goal is to learn the transform between a source domain $X$ (noisy images) and a target domain $Y$ (clean images). Recently, cycle-consistent adversarial denoising netwo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.12130
For nanotechnology nodes, the feature size is shrunk rapidly, the wire becomes narrow and thin, it leads to high RC parasitic, especially for resistance. The overall system performance are dominated by interconnect rather than device. As such, it is
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1701.03181
For nanotechnology, the semiconductor device is scaled down dramatically with additional strain engineering for device enhancement, the overall device characteristic is no longer dominated by the device size but also circuit layout. The higher order
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1701.00460
Autor:
Zhang, Chun-Hui, Yu, Pan-Pan, Tan, Wan-Yi, Luo, Dou, Wang, Li-Ping, Xia, Yan, Liu, Chun-Chen, Cao, Yong
Publikováno v:
In Dyes and Pigments January 2019 160:983-988
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:
Tang, Yue-Ting, Huang, Yi-Yao, Li, Jing-Huan, Qin, Si-Hua, Xu, Yong, An, Tai-Xue, Liu, Chun-Chen, Wang, Qian, Zheng, Lei
Publikováno v:
BMC Genomics; 12/7/2023, Vol. 24 Issue 1, p1-2, 2p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Liu, Chun-chen
Publikováno v:
Liu, Chun-chen. (2017). Comprehensive solutions to circuit uncertainty for hardware machine learning system. UCLA: Electrical Engineering 0303. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/0f73d7qg
With the coming era of Big Data, hardware implementation of machine learning has become attractive for many applications, such as real-time object recognition and face recognition. Performance of this kind of applications is determined by the robustn
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______325::374bfdab937465c88c540e295ea045b0
http://www.escholarship.org/uc/item/0f73d7qg
http://www.escholarship.org/uc/item/0f73d7qg