Fusing Texture,Shape and Deep Model-Learmed Information at Decision Level for Automated Classification of Lung Nodules on Chest CT--胸部CT上肺结节的“融合纹理”，形状和深层模型 - 学习信息在决策层上的自动分类--来源于IEEE，中英文对照版。
神经零件：使用可逆神经网络学习富有表现力的3D形状抽象
该存储库包含CVPR 2021论文《富有随附的代码。
您可以在下面找到有关训练自己的模型和使用我们的预训练模型的详细使用说明。
如果您发现这项工作对您的研究有影响或有帮助，请考虑引用
Inproceedings{Paschalidou2021CVPR,
title = {Neural Parts: Learning Expressive 3D Shape Abstractions with Invertible Neural Ne
具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现
该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的研究中使用它，请引用此代码。
ARTICLE{Firouzi2020,
author={F. {Firouzi} and B. {Farahani} and M. {Barzegari} and M. {Daneshmand}},
journal={IEEE Internet of Thi
mAP（平均平均精度）
该代码将评估您的神经网络用于对象识别的性能。
在实践中，鉴于您的实际情况和班级设置，较高的mAP值表示神经网络的性能更好。
引文
该项目是为以下论文而开发的，请考虑引用其内容：
INPROCEEDINGS { 8594067 ,
author = { J. {Cartucho} and R. {Ventura} and M. {Veloso} } ,
booktitle = { 2018 IEEE/RSJ International Conference o
