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Osman Hasan
H指数:30
被引数:4,010
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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利用现场可编程门阵列和近似计算进行神经科学中高效MEA信号处理
一种在近似综合 (HT陷阱) 中使用三模冗余的硬件木马检测方法
神经形态计算下的持续学习:基础、方法与新兴应用
IEEE Access
IF3.6
Mse-gcn: 用于动态手语识别的多尺度时空特征聚合增强高效图卷积网络
MIPA-ResGCN: 一种用于手语识别的多输入部分注意力增强残差图卷积框架
UnbiasedNets: 一种用于神经网络鲁棒性偏差缓解的数据集多样化框架
MACHINE LEARNING
IF2.9
Signgraph: 一种高效准确的基于姿态的图形卷积方法,用于手语识别
IEEE ACCESS
IF3.6

