日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

Automatic species identification from images for Aotearoa

新西兰自动图像物种识别

期刊:
影响因子:
doi:10.1080/03036758.2025.2525161
Wang, Hongyu; Schlumbom, Paul; Frank, Eibe; Vetrova, Varvara; Holmes, Geoffrey; Pfahringer, Bernhard; Lim, Nick; Bifet, Albert
发表日期：2025
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Showcasing the TAIAO project: providing resources for machine learning from images of New Zealand's natural environment

展示 TAIAO 项目：利用新西兰自然环境图像提供机器学习资源

期刊:
影响因子:
doi:10.1080/03036758.2022.2118321
Lim, Nick; Bifet, Albert; Bull, Daniel; Frank, Eibe; Jia, Yunzhe; Montiel, Jacob; Pfahringer, Bernhard
发表日期：2023
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Experiments in cross-domain few-shot learning for image classification

跨域少样本学习在图像分类中的应用实验

期刊:
影响因子:
doi:10.1080/03036758.2022.2059767
Wang, Hongyu; Gouk, Henry; Fraser, Huon; Frank, Eibe; Pfahringer, Bernhard; Mayo, Michael; Holmes, Geoffrey
发表日期：2023
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Deep-learning-based real-time prediction of acute kidney injury outperforms human predictive performance

基于深度学习的急性肾损伤实时预测优于人类预测性能

期刊:npj Digital Medicine
影响因子:15.1
doi:10.1038/s41746-020-00346-8
Rank, Nina; Pfahringer, Boris; Kempfert, Jörg; Stamm, Christof; Kühne, Titus; Schoenrath, Felix; Falk, Volkmar; Eickhoff, Carsten; Meyer, Alexander
毒理研究
肾损伤
发表日期：2020
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Data quality in predictive toxicology: reproducibility of rodent carcinogenicity experiments

预测毒理学中的数据质量：啮齿动物致癌性实验的可重复性

期刊:Environmental Health Perspectives
影响因子:9.8
doi:10.1289/ehp.01109509
Gottmann, E; Kramer, S; Pfahringer, B; Helma, C
肿瘤
肿瘤免疫
发表日期：2001
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Data quality in predictive toxicology: identification of chemical structures and calculation of chemical properties

预测毒理学中的数据质量：化学结构的识别和化学性质的计算

期刊:Environmental Health Perspectives
影响因子:9.8
doi:10.1289/ehp.001081029
Helma, C; Kramer, S; Pfahringer, B; Gottmann, E
发表日期：2000
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