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Towards More Efficient and Accurate Deep Learning Models for Segmentation, Classification, and Tracking
建立更高效、更准确的分割、分类和跟踪深度学习模型
基本信息
- 批准号：DGECR-2022-00416
- 负责人：
- 金额：$ 0.91万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Discovery Launch Supplement
- 财政年份：2022
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2022-01-01 至 2023-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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项目成果
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Akilan, Thangarajah其他文献
Effect of fusing features from multiple DCNN architectures in image classification
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- DOI：
10.3390/healthcare10050873 - 发表时间：
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- 作者：
Sertic, Peter;Alahmar, Ayman;Akilan, Thangarajah;Javorac, Marko;Gupta, Yash - 通讯作者：
Gupta, Yash
Akilan, Thangarajah的其他文献
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Towards More Efficient and Accurate Deep Learning Models for Segmentation, Classification, and Tracking
建立更高效、更准确的分割、分类和跟踪深度学习模型
- 批准号：
RGPIN-2022-04953 - 财政年份：2022
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Towards more efficient machine learning algorithms: theory and practice
迈向更高效的机器学习算法：理论与实践
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RGPIN-2016-05942 - 财政年份：2021
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Investigation of the long-term performance of eco-efficient low-porosity concrete systems towards a more sustainable future of the construction industry
研究生态高效低孔隙率混凝土系统的长期性能，以实现建筑业更加可持续的未来
- 批准号：
544257-2019 - 财政年份：2021
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Vanier Canada Graduate Scholarship Tri-Council - Doctoral 3 years
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- 批准号：
544257-2019 - 财政年份：2020
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Towards more efficient machine learning algorithms: theory and practice
迈向更高效的机器学习算法：理论与实践
- 批准号：
RGPIN-2016-05942 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 0.91万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Towards more efficient machine learning algorithms: theory and practice
迈向更高效的机器学习算法：理论与实践
- 批准号：
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544257-2019 - 财政年份：2019
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Towards more efficient machine learning algorithms: theory and practice
迈向更高效的机器学习算法：理论与实践
- 批准号：
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Towards more efficient machine learning algorithms: theory and practice
迈向更高效的机器学习算法：理论与实践
- 批准号：
RGPIN-2016-05942 - 财政年份：2017
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