谢玉英
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2020年–今天
2024 [j5] 迪伦·莫尔霍 , 嘉园鼎 , 文卓堂 , 李兆恒 , 《洪志文》 , 王一新(Yixin Wang) , 朱利安·维尼加斯 , 魏晋 , 刘人明 , 苏润泽 , 帕特里克·达纳赫 , 罗伯特·杨 , 于利奥雷 , 谢玉英 , 吉良堂 :
单细胞分析的深度学习。 ACM事务处理。 智力。 系统。 Technol公司。 15 ( 三 ) : 40:1-40:62 ( 2024 ) 2023 【c8】 文卓堂 , 《洪志文》 , 刘人明 , 嘉园鼎 , 魏晋 , 谢玉英 , 刘慧(音) , 吉良堂 :
通过变压器进行单电池多模式预测。 CIKM公司 2023 : 2422-2431 【c7】 谢玉英 , 托马斯·阿里尔德森 , 郑华堂 :
在分解分层变分自动编码器中使用对比学习改进的去纠缠语音表示。 欧盟SIPCO 2023 : 1330-1334 [i8] 《洪志文》 , 文卓堂 , 魏晋 , 嘉园鼎 , 刘人明 , 冯石 , 谢玉英 , 吉良堂 :
单个细胞是空间标记:空间转录组数据插补的变形金刚。 CoRR公司 腹肌/2302.03038 ( 2023 ) [i7] 文卓堂 , 《洪志文》 , 刘人明 , 嘉园鼎 , 魏晋 , 谢玉英 , 刘慧(音) , 吉良堂 :
通过变压器进行单电池多模式预测。 CoRR公司 腹肌/2303.00233 ( 2023 ) 2022 【c6】 《洪志文》 , 嘉园鼎 , 魏晋 , 王一奇 , 谢玉英 , 吉良堂 :
多模态单细胞数据集成的图形神经网络。 KDD公司 2022 : 4153-4163 [i6] 《洪志文》 , 嘉园鼎 , 魏晋 , 谢玉英 , 吉良堂 :
多模态单细胞数据集成的图形神经网络。 CoRR公司 腹肌/2203.01884 ( 2022 ) [i5] A.马丁娜·纽曼 , 王荣荣 , 谢玉英 :
GNN在推广带限函数方面优于NN。 CoRR公司 腹肌/2206.05904 ( 2022 ) [i4] 迪伦·莫尔霍 , 嘉园鼎 , 李兆恒 , 《洪志文》 , 文卓堂 , 王一新(Yixin Wang) , 朱利安·维尼加斯 , 魏晋 , 刘人明 , 苏润泽 , 帕特里克·达纳赫 , 罗伯特·杨 , 于利奥雷 , 谢玉英 , 吉良堂 :
单细胞分析中的深度学习。 CoRR公司 abs/2210.12385 ( 2022 ) [i3] 谢玉英 , 托马斯·阿里尔德森 , 郑华堂 :
在因子分解分层变分自动编码器中使用对比学习改进解纠缠语音表示。 CoRR公司 abs/2211.08191 ( 2022 ) 2021 【j4】 彭晓生 , 徐启友 , 王宏宇 , 郎建勋 , 李文泽 , 陶彩 , 段山旭 , 谢玉英 , 李超顺 :
一种用于集群风电预测的由误差区间系数构建的新型高效DLUBE模型。 IEEE接入 9 : 61739-61751 ( 2021 ) 【c5】 谢玉英 , 托马斯·阿里尔德森 , 郑华堂 :
基于因子化分层变分自动编码器的自监督目标去纠缠语音表示学习。 MLSP公司 2021 : 1-6 2020 [i2] 苏润泽 , 费涛 , 刘旭东 , 魏浩然 , 小荣梅 , 段志尧 , 雷远(Lei Yuan) , 吉柳(Ji Liu) , 谢玉英 :
主题推断视听函授学习。 CoRR公司 abs/2009.06573 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j3] 郝云宁 , 明艳 , 布莱克·希思 , 于利雷(Yu L.Lei) , 谢玉英 :
使用最小二乘法从表达谱快速稳健地反褶积肿瘤浸润淋巴细胞。 公共科学图书馆计算。 生物。 15 ( 5 ) ( 2019 ) 【c4】 何柳 , 宁余沙 , 秦叔阳 , 明艳 , 谢玉英 , 王荣荣 :
基于非线性稳健主成分分析的流形去噪。 NeurIPS公司 2019 : 13390-13400 [i1] 何柳 , 宁余沙 , 秦叔阳 , 明艳 , 谢玉英 , 王荣荣 :
基于非线性稳健主成分分析的流形去噪。 CoRR公司 腹肌/1911.03831 ( 2019 ) 2018 【c3】 丁玛 , 魏布 , 谢玉英 , 崔月华 , 吴向前 :
基于先验地图决策的分段制导跟踪。 ICPR公司 2018 : 2014-2019 【c2】 丁玛 , 魏布 , 崔月华 , 谢玉英 , 吴向前 :
学习视觉跟踪的协作模型。 ICPR公司 2018 : 2582-2587 2016 [注2] 刘雪峰 , 金晨 , 谢玉英 , 吴丹(Dan Wu) :
新兴产业通过创新实现战略转型:案例研究。 国际技术期刊。 管理。 72 ( 1/2/3 ) : 192-209 ( 2016 ) 2010 [j1] 张翔(音) , 冯·潘 , 谢玉英 , 邹飞 , 王伟(音译) :
COE:疾病关联研究中有效的全基因组双位点侵袭性测试的通用方法。 J.计算。 生物。 17 ( 三 ) : 401-415 ( 2010 )
合著者索引
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