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Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications (Paperback or Softback)
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing 12/20/2022, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback or Softback. Zustand: New. Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications. Book.
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Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Multimodality Imaging, Volume 1 : Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: IOP Publishing Ltd Dez 2022, 2022
ISBN 10: 0750322454 ISBN 13: 9780750322454
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This research and reference text explores the finer details of Deep Learning models. It provides a brief outline on popular models including convolution neural networks (CNN), deep belief networks (DBN), autoencoders, residual neural networks (Res Nets). The text discusses some of the Deep Learning-based applications in gene identification. Sections in the book explore the foundation and necessity of deep learning in radiology, the application of deep learning in the area of cardiovascular imaging and deep learning applications in the area of fatty liver disease characterization and COVID19, respectively.
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Multimodality Imaging of the Heart, Lungs and Peripheral Organs : Deep Learning Applications
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Multimodality Imaging : Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging : Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging of the Heart, Lungs and Peripheral Organs : Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging : Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging : Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging of the Heart, Lungs and Peripheral Organs : Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging: Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging of the Heart, Lungs and Peripheral Organs: Deep Learning Applications
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Multimodality Imaging: Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: Institute of Physics Publishing, 2021
ISBN 10: 075032242X ISBN 13: 9780750322423
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Multimodality Imaging, Volume 1 : Deep learning applications
Sprache: Englisch
Verlag: IOP Publishing Ltd Dez 2022, 2022
ISBN 10: 075032242X ISBN 13: 9780750322423
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This research and reference text explores the finer details of Deep Learning models. It provides a brief outline on popular models including convolution neural networks (CNN), deep belief networks (DBN), autoencoders, residual neural networks (Res Nets). The text discusses some of the Deep Learning-based applications in gene identification. Sections in the book explore the foundation and necessity of deep learning in radiology, the application of deep learning in the area of cardiovascular imaging and deep learning applications in the area of fatty liver disease characterization and COVID19, respectively.
