Nikola Kasabov

新型基于神经元稳定性加权的动态演化脉冲神经网络(NSW-DeSNN)用于fMRI数据分类

TSPFusion: 基于文本引导的语义感知红外与可见光图像融合

基于脉冲神经网络的多模态神经影像数据建模与分析的深度学习模型综述

一种用于时空数据分类的混合脉冲神经网络-量子框架：基于EEG数据的一个案例研究

遗传标志物预测极高风险精神病的社交认知轨迹：一项为期24个月的纵向研究

SAIN：搜索与推理，一种用于个性化多模态数据建模的数学与计算框架，并在医疗健康领域有应用

基于脉冲神经网络方法，对先验知识对学习迁移研究中记忆效率影响进行建模

一种基于CNN-DI网络与专家混合的多光谱全色锐化方法

机器学习引导的高清经颅直流电刺激可预防网络眩晕

在神经形态框架中解码大脑信号，以实现人类假肢的个性化自适应控制

Mlfuse：多场景特征联合学习用于多模态图像融合

GeSeNet: 用于医学图像融合的具有耦合掩模集成的通用语义引导网络

SDFuse: 用于红外和可见光图像融合的语义注入双流学习

用于红外和可见光图像融合的蒸馏-融合-语义统一驱动网络

卒中病灶分割与深度学习: 综述

使用自适应动态亮度校正和滚动引导滤波器的在线低光沙尘视频增强