U
Umesh Kumar Lilhore
H指数:30
被引数:3,809
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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通过基于自然的解决方案和生态基础设施推进气候适应,以增强海岸和景观的韧性
联邦学习下异构6G物联网网络资源优化的混合进化学习框架
基于深度学习与图方法的车辆雾计算网络入侵检测:利用Transformer、GNN和GAN提升安全性
自主信任与零知识区块链框架用于医疗基础模型的安全联邦训练
自适应混合深度学习在智能电网网络安全中的应用:集成ST-GNN、transformers和特征融合
基于区块链的联邦学习框架,结合混合CNN-LSTM异常检测,用于安全边缘物联网网络
通过结合影像和临床数据的综合分析改进早期肺癌检测
基于混沌的轻量级物联网安全混合加密框架:提升低功耗设备的效率与安全性
一种改进的混沌驱动增强型加密框架,用于资源受限设备中的轻量级和鲁棒物联网安全
基于ResNet、DenseNet和注意力机制的PotatoNet-X深度学习模型用于马铃薯叶部疾病的早期检测
Potato Research
IF2.1
基于尿液分析和CT扫描的混合量子启发式Transformer网络用于肾结石预测
Scientific Reports
IF3.9
基于EcoTaskOpt的云计算节能任务调度:一种混合蚁群和粒子群优化方法
帕金森病冻结步态检测的混合模型:整合手动特征和深度学习
Genad-sm: 用于工业5.0智能制造的精确异常检测的优化变压器-VAE模型
基于农业物联网的联邦学习优化玉米叶病害分类
基于安全云平台的超声和MRI图像卵巢癌早期检测混合深度学习框架
Complexity
IF1.7
微分方程分析中创新方法:基于增强微分变换和同伦扰动法
一种用于高精度和高效宫颈癌检测的混合深度学习框架
IET Image Processing
IF2.2
通过IoT传感器和网络数据集成,利用IoT-securefusion实现智慧城市的高级威胁检测

