Zobrazeno 1 - 10
of 72
pro vyhledávání: '"Sofka, Michal"'
Autor:
Zhou, Bo, Schlemper, Jo, Dey, Neel, Salehi, Seyed Sadegh Mohseni, Sheth, Kevin, Liu, Chi, Duncan, James S., Sofka, Michal
While enabling accelerated acquisition and improved reconstruction accuracy, current deep MRI reconstruction networks are typically supervised, require fully sampled data, and are limited to Cartesian sampling patterns. These factors limit their prac
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.09244
Autor:
Dey, Neel, Schlemper, Jo, Salehi, Seyed Sadegh Mohseni, Zhou, Bo, Gerig, Guido, Sofka, Michal
Establishing voxelwise semantic correspondence across distinct imaging modalities is a foundational yet formidable computer vision task. Current multi-modality registration techniques maximize hand-crafted inter-domain similarity functions, are limit
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.13434
Autor:
Zhou, Bo, Dey, Neel, Schlemper, Jo, Salehi, Seyed Sadegh Mohseni, Liu, Chi, Duncan, James S., Sofka, Michal
Multi-contrast MRI (MC-MRI) captures multiple complementary imaging modalities to aid in radiological decision-making. Given the need for lowering the time cost of multiple acquisitions, current deep accelerated MRI reconstruction networks focus on e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.10776
Point of care ultrasound (POCUS) consists in the use of ultrasound imaging in critical or emergency situations to support clinical decisions by healthcare professionals and first responders. In this setting it is essential to be able to provide means
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.00586
This paper proposes a generic classification system designed to detect security threats based on the behavior of malware samples. The system relies on statistical features computed from proxy log fields to train detectors using a database of malware
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1702.02530
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:
Sofka, Michal, Stewart, Charles V.
Publikováno v:
In Medical Image Analysis June 2010 14(3):407-428
Autor:
Prasse, Paul (Dr.), Gruben, Gerrit, Machlika, Lukas, Pevny, Tomas, Sofka, Michal, Scheffer, Tobias (Prof. Dr.)
In order to evade detection by network-traffic analysis, a growing proportion of malware uses the encrypted HTTPS protocol. We explore the problem of detecting malware on client computers based on HTTPS traffic analysis. In this setting, malware has
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______266::47e5b0e77f34de78283885a0d461fb12
https://publishup.uni-potsdam.de/frontdoor/index/index/docId/10094
https://publishup.uni-potsdam.de/frontdoor/index/index/docId/10094
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.