Резултати

еНаука >  Резултати >  Utilizing Generative Adversarial Networks for Medical Data Synthesis and Augmentation to Enhance Model Training
Назив: Utilizing Generative Adversarial Networks for Medical Data Synthesis and Augmentation to Enhance Model Training
Аутори: L. Jovanovic ; M. Antonijevic  ; N. Bacanin  ; M. Zivkovic  ; I. Janicevic; T. Zivkovic  
Година: 2024
Публикација: SIST Smart Innovation, Systems and Technologies: CRM 2024: Proceedings of the Second Congress on Control, Robotics, and Mechatronics, volume 408
ISSN: 2190-3018 Smart Innovation, Systems and Technologies (Germany) Претражи идентификатор
Издавач: Springer, Singapore
Тип резултата: Поглавље у монографији
ISBN: 978-981-97-6810-3 Претражи идентификатор
Колација: str. 85-98
DOI: 10.1007/978-981-97-6810-3_8
Scopus-ID: 2-s2.0-85208626992
URI: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-6810-3_8
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/10215
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/945190
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-6810-3_8
Напомена: PDF je dostupan ali nije otključan
М-категорија: 
Мп категорија ће бити приказана накнадно.

4
SCOPUSTM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.