Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Deep-Learning and HPC to Boost Biomedical Applications for Health

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

ECVL library (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Documentation describing the deployed library from Tasks T3.1, T3.5. Draft in M17.

ECVL Toolkit front-end (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Toolkit manual associated to Task T3.4.

EDDLL library (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Documentation describing deployed library from Tasks T2.1, T2.2 and T2.6. A draft in M17.

EDDLL Toolkit front-end (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Toolkit manual associated to Task T2.5.

ECVL library (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Documentation describing the deployed library from Tasks T3.1, T3.5. Draft in M17.

EDDLL library (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Documentation describing deployed library from Tasks T2.1, T2.2 and T2.6. A draft in M17.

The Runtime system for DeepHealth libraries (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will release the HPC run-time with all functionalities and a report describing it. Intermediate delivery at M15.

The Runtime system for DeepHealth libraries (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will release the HPC run-time with all functionalities and a report describing it. Intermediate delivery at M15.

Custom hardware for DeepHealth libraries (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report the activities of Task T55

Summer/Winter school and lessons learnt (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will summarize project lessons learnt and summerwinter school feedback

EDDLL Hardw. algorithms and adaptation to HPC (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report describing the adaptation of heterogeneous components to the algorithms implemented on the library Deliverable associated to task T23 A draft in M17

ECVL Hw algorithms and adaptation to HPC infr. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report describing the adaptation of heterogeneous components to the algorithms implemented on the library. Deliverable associated to task T3.2. Draft in M17.

Training toolkit (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Will include all the specifications and requirements needed for Deep Learning algorithms training: frameworks, neural networks architecture & dataset (T1.4).

ECVL adaptation to cloud environments (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Includes activities of Task 2.4.

Organisation of a thematic Hackathon (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Will provide a hackathon simposium to promote the developed technology EDDLL and ECVL

Efficient HPC infrastr. for DeepHealth libraries (III) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will report T51 and the advances of T52 and T53 Intermediate report at M15

EDDLL adaptation to Cloud (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Includes activities of Task 2.4.

Final validation of DeepHealth concept (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will set the final validation process outcome of the whole DeepHealth concept Linked to task T610

Dissemination and comm. plans and report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will provide an elaborate analysis of the stakeholder ecosystem and a plan of the targeted dissemination activities with a continuous reporting style. Tasks T7.1 and T7.2 involved.

Infrastructure & application adaptation requirements (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Will include full detail of HPC infrastructure (T1.3) and optimizations for heterogeneous components and cloud (T1.8).

ECVL Hw algorithms and adaptation to HPC infr. (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report describing the adaptation of heterogeneous components to the algorithms implemented on the library Deliverable associated to task T32 A draft in M17

EDDLL Hardw. algorithms and adaptation to HPC (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report describing the adaptation of heterogeneous components to the algorithms implemented on the library. Deliverable associated to task T2.3. A draft in M17.

Efficient HPC infrastr. for DeepHealth libraries (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will report T51 and the advances of T52 and T53 Intermediate report at M15

API specifications for EDDLL and ECVL libraries (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Will describe in full detail the API for the libraries to deploy, the deep-learning one (T1.5) and the computer vision one (T1.6).

Dissemination and comm. plans and report (II) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will provide an elaborate analysis of the stakeholder ecosystem and a plan of the targeted dissemination activities with a continuous reporting style. Tasks T7.1 and T7.2 involved.

Validation of DeepHealth platforms and use cases (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will include report of the 7 targeted platforms and associated use cases Tasks T63 to T69

Dissemination and comm. plans and report (III) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will provide an elaborate analysis of the stakeholder ecosystem and a plan of the targeted dissemination activities with a continuous reporting style Tasks T71 and T72 involved

Hybrid cloud computing solution (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report describing T56 task output

Efficient HPC infrastr. for DeepHealth libraries (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will report T5.1 and the advances of T5.2 and T5.3. Intermediate report at M15.

Validation of the DeepHealth libraries (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This report will describe the validation process performed for the target libraries from tasks T61 and T62

ORDP: Open Research Data Pilot (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable deals with the data collected and generated during the project, and central data, publications, etc.

Publikacje

Interpretable deep model for predicting gene-addicted non-small-cell lung cancer in CT scans (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Pino, Carmelo; Palazzo, Simone; Trenta, Francesca; Cordero, Francesca; Bagci, Ulas; Rundo, Francesco; Battiato, Sebastiano; Giordano, Daniela; Aldinucci, Marco; Spampinato, Concetto
Opublikowane w: 2021 IEEE 18th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2021, Strona(/y) 891-894, ISBN 978-1-6654-1246-9
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/isbi48211.2021.9433832

AI Support for Accelerating Histopathological Slide Examinations of Prostate Cancer in Clinical Studies (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Del Rio, Mauro; Lianas, Luca; Aspegren, Oskar; Busonera, Giovanni; Versaci, Francesco; Zelic, Renata; Vincent, Per H; Leo, Simone; Pettersson, Andreas; Akre, Olof; Pireddu, Luca;
Opublikowane w: 21st International Conference on IMAGE ANALYSIS AND PROCESSING. Lecture Notes in Computer Science, 2022, ISBN 978-3-031-13321-3
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-13321-3_48

Interactive-predictive neural multimodal systems (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Peris, Álvaro; Casacuberta Nolla, Francisco
Opublikowane w: Pattern Recognition and Image Analysis. IbPRIA 2019. Lecture Notes in Computer Science(), vol 11867. Springer, Cham., 2019, Strona(/y) 16-28, ISBN 978-3-030-31332-6
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-31332-6_2

The DeepHealth Toolkit: A Unified Framework to Boost Biomedical Applications (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Michele Cancilla; Laura Canalini; Federico Bolelli; Stefano Allegretti; Salvador Carrion; Roberto Paredes; Jon Ander Gómez; Simone Leo; Marco Enrico Piras; Luca Pireddu; Asaf Badouh; Santiago Marco-Sola; Lluc Alvarez; Miquel Moreto; Costantino Grana
Opublikowane w: International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2021, 2021, Strona(/y) 9881-9888, ISBN 978-1-7281-8808-9
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/icpr48806.2021.9411954

Knowledge, Machine Learning and Atrial Fibrillation: More Ingredients for a Tastier Cocktail (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tomas Teijeiro
Opublikowane w: 2020 Computing in Cardiology Conference, 2020
Wydawca: IEEE
DOI: 10.22489/cinc.2020.476

Bringing AI pipelines onto cloud-HPC: setting a baseline for accuracy of COVID-19 diagnosis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Iacopo Colonnelli; Barbara Cantalupo; Concetto Spampinato; Matteo Pennisi; Marco Aldinucci
Opublikowane w: ENEA CRESCO in the fight against COVID-19, 2021, Strona(/y) 66-73, ISBN 978-88-8286-415-6
Wydawca: ENEA -TERIN-ICT-HPC
DOI: 10.5281/zenodo.5151510

WaveTF: A Fast 2D Wavelet Transform for Machine Learning in Keras (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Versaci, Francesco
Opublikowane w: Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges. ICPR 2021. Lecture Notes in Computer Science, 2021, ISBN 978-3-030-68763-2
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-68763-2_46

Detection of Pulmonary Conditions Using the DeepHealth Framework (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Carrión, Salvador; López-Chilet, Álvaro; Martı́nez-Bernia, Javier; Coll-Alonso, Joan; Chorro-Juan, Daniel; Gómez, Jon Ander
Opublikowane w: Image Analysis and Processing. ICIAP 2022 Workshops. ICIAP 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13373. Springer, Cham., Numer 6, 2022, Strona(/y) 557–566
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-13321-3_49

HPC Application Cloudification: The StreamFlow Toolkit (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Colonnelli, Iacopo; Cantalupo, Barbara ; Esposito, Roberto ; Pennisi, Matteo ; Spampinato, Concetto ; Aldinucci, Marco
Opublikowane w: 12th Workshop on Parallel Programming and Run-Time Management Techniques for Many-core Architectures and 10th Workshop on Design Tools and Architectures for Multicore Embedded Computing Platforms (PARMA-DITAM 2021), 2021, Strona(/y) 5:1--5:13, ISBN 978-3-95977-181-8
Wydawca: Schloss Dagstuhl -- Leibniz-Zentrum für Informatik
DOI: 10.4230/oasics.parma-ditam.2021.5

Noise-Resilient and Interpretable Epileptic Seizure Detection (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Anthony Hitchcock Thomas; Amir Aminifar; David Atienza
Opublikowane w: 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2020
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/iscas45731.2020.9180429

Deep Learning e calcolo ad alte prestazioni per l'elaborazione di immagini biomediche (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: , Aldinucci; Berzovini; , Grana; , Grangetto; , Pireddu; , Zanetti
Opublikowane w: Convegno Nazionale Italiano sull'Intelligenza Artificiale (Ital-IA), 2019
Wydawca: CINI
DOI: 10.5281/zenodo.3338256

Deep-Learning and HPC to Boost Biomedical Applications for Health (DeepHealth) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Monica Caballero, Jon Ander Gomez, Aimilia Bantouna
Opublikowane w: 2019 IEEE 32nd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2019, Strona(/y) 150-155, ISBN 978-1-7281-2286-1
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/CBMS.2019.00040

An Event-Based System for Low-Power ECG QRS Complex Detection (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Silvio Zanoli, Tomas Teijeiro, Fabio Montagna, David Atienza
Opublikowane w: 2020 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2020, Strona(/y) 258-263, ISBN 978-3-9819263-4-7
Wydawca: IEEE
DOI: 10.23919/DATE48585.2020.9116498

Noise-Resilient and Interpretable Epileptic Seizure Detection (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Hitchcock Thomas, Anthony; Aminifar, Amir; Atienza, David
Opublikowane w: 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)., Numer 6, 2020
Wydawca: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.3903314

Unitopatho, A Labeled Histopathological Dataset for Colorectal Polyps Classification and Adenoma Dysplasia Grading (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Carlo Alberto Barbano; Daniele Perlo; Enzo Tartaglione; Attilio Fiandrotti; Luca Bertero; Paola Cassoni; Marco Grangetto
Opublikowane w: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Numer 45, 2021
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/icip42928.2021.9506198

Automatic Detection of Epileptic Seizures with Recurrent and Convolutional Neural Networks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Salvador Carrión; Álvaro López-Chilet; Javier Martı́nez-Bernia; Joan Coll-Alonso; Daniel Chorro-Juan; Jon Ander Gómez
Opublikowane w: Image Analysis and Processing. ICIAP 2022 Workshops. ICIAP 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13373. Springer, Cham, 2022, Strona(/y) 522–532, ISBN 978-3-031-13321-3
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-13321-3_46

Scaling deep learning data management with Cassandra DB (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Versaci, Francesco; Busonera, Giovanni
Opublikowane w: 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2021, ISBN 978-1-6654-3902-2
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/bigdata52589.2021.9672005

A Two-Step Radiologist-Like Approach for Covid-19 Computer-Aided Diagnosis from Chest X-Ray Images (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Carlo Alberto Barbano; Enzo Tartaglione; Claudio Berzovini; Marco Calandri; Marco Grangetto
Opublikowane w: Image Analysis and Processing – ICIAP 2022 ISBN: 9783031064265, Numer 33, 2022
Wydawca: Springer Science
DOI: 10.1007/978-3-031-06427-2_15

Prognostic Utility of the Gleason Grading System Revisions and Histopathological Factors Beyond Gleason Grade (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Renata Zelic; Francesca Giunchi; Jonna Fridfeldt; Jessica Carlsson; Sabina Davidsson; Luca Lianas; Cecilia Mascia; Daniela Zugna; Luca Molinaro; Per Henrik Vincent; Gianluigi Zanetti; Ove Andrén; Lorenzo Richiardi; Olof Akre; Michelangelo Fiorentino; Andreas Pettersson
Opublikowane w: Clinical Epidemiology, Numer 18, 2022, Strona(/y) 59--70, ISSN 1179-1349
Wydawca: Dove Medical Press Ltd
DOI: 10.2147/clep.s339140

Distributed workflows with Jupyter (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: I.Colonnelli, M. Aldinucci, B. Cantalupo, L. Padovani, S. Rabellino, C. Spampinato, R. Morelli, R. Di Carlo, N. Magini, C. Cavazzoni
Opublikowane w: Future Generation Computer Systems, Numer 0167739X, 2022, Strona(/y) 282-298, ISSN 0167-739X
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2021.10.007

StreamFlow: cross-breeding cloud with HPC

Autorzy: Iacopo Colonnelli; Barbara Cantalupo; Ivan Merelli; Marco Aldinucci
Opublikowane w: IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, Numer 9, 4, 2021, Strona(/y) 1723–1737, ISSN 2168-6750
Wydawca: IEEE Computer Society

The COUGHVID crowdsourcing dataset, a corpus for the study of large-scale cough analysis algorithms. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lara Orlandic; Tomas Teijeiro; David Atienza
Opublikowane w: Scientific Data, Vol 8, Iss 1, Pp 1-10 (2021), Numer 27, 2021, ISSN 2052-4463
Wydawca: Springer Nature
DOI: 10.48550/arxiv.2009.11644

De-identifying Spanish medical texts - Named Entity Recognition applied to radiology reports (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Irene Pérez-Díez; Raúl Pérez-Moraga; Adolfo López-Cerdán; Marisa Caparrós Redondo; Jose-Maria Salinas-Serrano; María de la Iglesia-Vayá
Opublikowane w: Journal of Biomedical Semantics, Numer 20411480, 2021, ISSN 2041-1480
Wydawca: Journal of Biomedical Semantics
DOI: 10.1186/s13326-021-00236-2

Unveiling COVID-19 from Chest X-ray with deeplearning: a hurdles race with small data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Tartaglione, Enzo; Barbano, Carlo Alberto; Berzovini, Claudio; Calandri, Marco; Grangetto, Marco
Opublikowane w: INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH, Numer 17, 2020, ISSN 1660-4601
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/ijerph17186933

Personalized Real-Time Federated Learning for Epileptic Seizure Detection (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Saleh Baghersalimi; Tomas Teijeiro; David Atienza; Amir Aminifar
Opublikowane w: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022, ISSN 2168-2194
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
DOI: 10.1109/jbhi.2021.3096127

Modular Design and Optimization of Biomedical Applications for Ultralow Power Heterogeneous Platforms (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Elisabetta de Giovanni; Fabio Montagna; Benoit Denkinger; Simone Machetti; Miguel Peón-Quirós; Simone Benatti; Davide Rossi; Luca Benini; David Atienza
Opublikowane w: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, Numer 4, 2020, ISSN 0278-0070
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tcad.2020.3012652

Machine learning-based prediction of adverse events following an acute coronary syndrome (PRAISE): a modelling study of pooled datasets (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabrizio D'Ascenzo; Ovidio De Filippo; Guglielmo Gallone; Gianluca Mittone; Marco Agostino Deriu; Mario Iannaccone; Albert Ariza-Solé; Christoph Liebetrau; Sergio Manzano-Fernández; Giorgio Quadri; Tim Kinnaird; Gianluca Campo; José P.S. Henriques; James M. Hughes; Alberto Dominguez-Rodriguez; Marco Aldinucci; Umberto Morbiducci; Giuseppe Patti; Sergio Raposeiras-Roubín; Emad Abu-Assi; Gaetano
Opublikowane w: The Lancet, Numer 01406736, 2021, Strona(/y) 199-207, ISSN 0140-6736
Wydawca: The Lancet Publishing Group
DOI: 10.1016/s0140-6736(20)32519-8

Additional file 1 of Advantages of using graph databases to explore chromatin conformation capture experiments (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: D’Agostino, Daniele; Liò, Pietro; Aldinucci, Marco; Merelli, Ivan
Opublikowane w: BMC Bioinformatics, Numer 14712105, 2021, ISSN 1471-2105
Wydawca: BioMed Central
DOI: 10.6084/m9.figshare.14490371

Advantages of using graph databases to explore chromatin conformation capture experiments. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Daniele D'Agostino; Pietro Liò; Marco Aldinucci; Ivan Merelli
Opublikowane w: BMC Bioinformatics, Numer 14712105, 2021, ISSN 1471-2105
Wydawca: BioMed Central
DOI: 10.1186/s12859-020-03937-0

The CLAIRE COVID-19 initiative: approach, experiences and recommendations (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: G. Bontempi, R. Chavarriaga, H. De Canck, E. Girardi, H. Hoos, I. Kilbane-Dawe, T. Ball, A. Nowé, J. Sousa, D. Bacciu, M. Aldinucci, M. De Domenico, A. Saffiotti & M. Maratea
Opublikowane w: Ethics and Information Technology, Numer 13881957, 2021, Strona(/y) 127–133, ISSN 1388-1957
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10676-020-09567-7

An explainable AI system for automated COVID-19 assessment and lesion categorization from CT-scans (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Pennisi, Matteo; Kavasidis, Isaak; Spampinato, Concetto; Schinina, Vincenzo; Palazzo, Simone; Proietto Salanitri, Federica; Bellitto, Giovanni; Rundo, Francesco; Aldinucci, Marco; Cristofaro, Massimo; Campioni, Paolo; Pianura, Elisa; Di Stefano, Federica; Petrone, Ada; Albarello, Fabrizio; Ippolito, Giuseppe; Cuzzocrea, Salvatore; Conoci, Sabrina
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Medicine: 118, Numer 09333657, 2021, ISSN 0933-3657
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artmed.2021.102114

Adaptive R-Peak Detection on Wearable ECG Sensors for High-Intensity Exercise (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: De Giovanni, Elisabetta; Teijeiro, Tomas; P. Millet, Gregoire; Atienza, David
Opublikowane w: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Numer 28, 2022, ISSN 0018-9294
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TBME.2022.3205304

Resource-Aware Distributed Epilepsy Monitoring Using Self-Awareness From Edge to Cloud (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Farnaz Forooghifar, Amir Aminifar, David Atienza
Opublikowane w: IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, Numer 13/6, 2019, Strona(/y) 1338-1350, ISSN 1932-4545
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tbcas.2019.2951222

Interpreting deep learning models for epileptic seizure detection on EEG signals. (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Valentin Gabeff; Tomas Teijeiro; Marina Zapater; Marina Zapater; Leila Cammoun; Sylvain Rheims; Sylvain Rheims; Philippe Ryvlin; David Atienza
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Medicine, Numer 26, 2021, ISSN 0933-3657
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artmed.2021.102084

MAGNETIC: Multi-Agent Machine Learning-Based Approach for Energy Efficient Dynamic Consolidation in Data Centers (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Kawsar Haghshenas, Ali Pahlevan, Marina Zapater, Siamak Mohammadi, David Atienza
Opublikowane w: IEEE Transactions on Services Computing, 2019, Strona(/y) 1-1, ISSN 1939-1374
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tsc.2019.2919555

DeepHealth perspective on HPC, Big Data, IoT and AI future industry-driven collaborative strategic topics (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Caballero, Monica; Gomez, Jon A.
Opublikowane w: 2021
Wydawca: EuroHPC Joint Undertaking
DOI: 10.5281/zenodo.4670289

Diagnosticul digital urologic-o poveste de succes romaneasca

Autorzy: Dana Oniga, Robert Dobran, Elisa Ionascu
Opublikowane w: Stiinta si Tehnica, 2021, Strona(/y) 26-27
Wydawca: Stiinta & Tehnica

The DeepHealth Toolkit: A Key European Free and Open-Source Software for Deep Learning and Computer Vision Ready to Exploit Heterogeneous HPC and Cloud Architectures (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Marco Aldinucci; David Atienza; Federico Bolelli; Mónica Caballero; Iacopo Colonnelli; José Flich; Jon A. Gómez; David González; Costantino Grana; Marco Grangetto; Simone Leo; Pedro López; Dana Oniga; Roberto Paredes; Luca Pireddu; Eduardo Quiñones; Tatiana Silva; Enzo Tartaglione; Marina Zapater
Opublikowane w: Technologies and Applications for Big Data Value . Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-78307-5_9, 2022, Strona(/y) 183–202, ISBN 978-3-030-78306-8
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-78307-5_9

Chapter 10. The DeepHealth HPC Infrastructure: Leveraging Heterogenous HPC and Cloud Computing Infrastructures for IA-based Medical SolutionsChapter 11: Applications of AI and HPC in the Health Domain (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: E. Quiñones, J. Perales, J. Ejarque, A. Badouh, S. Marco, F. Auzanneau, F. Galea, D. González, J.R. Hervás, T. Silva, I. Colonnelli, B. Cantalupo, M. Aldinucci, E. Tartaglione, R. Tornero, J. Flich, J. M. Martínez, D. Rodriguez, I. Catalán, J. García, and C. Hernández (Chapter 10) D. O.niga, B. Cantalupo, D. Perlo, M. Grangetto, F. Bolelli, F. Pollastri, M. Cancilla, L. Canalini, C. Grana,
Opublikowane w: HPC, Big Data, and AI Convergence Towards Exascale, 2022, Strona(/y) 217-240, ISBN 9781032009841
Wydawca: London: CRC Press - Taylor & Francis Group, 2021
DOI: 10.1201/9781003176664

Análisis del funcionamiento cardíaco mediante redes neuronales

Autorzy: López Chilet, Álvaro
Opublikowane w: Análisis del funcionamiento cardíaco mediante redes neuronales, 2020
Wydawca: Universitat Politècnica de València (UPV)

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0