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Ateeq Ur Rehman
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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UAV基智能农业中基于IRS辅助的节能物联网通信
撤回：Srivastava等人. 使用神经模糊分类器进行人身份验证的手指关节印和虹膜匹配级融合。传感器 2022, 22, 3620
基于深度强化学习的医疗物联网隐私保护计算卸载
VMFD：基于眼多边形面积和Dlib形状指标的视频会议疲劳检测器
C2DEEP-OT: 利用多Agent深度强化学习算法和优化的注意力变压器网络进行宫颈癌检测
通过混合AutoML和集成学习方法推进安卓勒索软件检测
基于MobileNetV2编码器的多尺度特征注意力视网膜血管分割
用于检测社交媒体上假新闻的循环神经网络模型
DenseSwinGNNNet：一种用于准确姜黄叶病害分类的新型深度学习框架
从废弃物到水处理：基于FTIR机理理解的香蕉皮粉去除聚苯乙烯
基于CNNs和Vision Transformers的混合AI模型用于作物精准病虫害分类
对安全数字生态系统的区块链、人工智能和云集成的系统回顾
可持续边缘AI在精准农业中的应用：一种用于芦荟叶片病害诊断的轻量级CNN模型
海枣病害分类的混合深度学习模型：混合HybridConv Mixer和Vision Transformer的融合
一种基于集成学习的鲁棒性深度学习框架，用于自动化视网膜疾病检测
编者按：整合人工智能和机器学习以推进患者护理：连接心理健康和认知神经科学领域的创新
更正：Kumar et al. 一种用于保护医疗保健领域隐私和数据安全、抵御网络攻击的新型去中心化区块链架构。Sensors 2022, 22, 5921
VGG-EffAttnNet：一种基于VGG16和EfficientNetB0结合注意力机制的混合深度学习模型，用于自动辣椒植物病害分类
可解释人工智能在棉花叶片病害分类中的应用：一种元启发式优化的深度学习方法
DBA-DeepLab：用于植物病害分割的双骨干注意力增强型DeepLab V3+模型
