昆塔尔·戈什
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元29年] 基尔西·S·钱德兰 , 昆塔尔·戈什 :
一种基于深度学习的认知模型,用于探索闪烁刺激的心理物理学和电生理学之间的关系。 脑信息学 11 ( 1 ) : 18 ( 2024 ) [公元28年] 斯尼格达·阿加瓦尔 , 阿达什·拉吉 , 安詹·乔杜里 , Geetanjali Aich公司 , 拉杰迪普·查特吉 , 昆塔尔·戈什 :
研究标准脑图谱和连通性测量对使用深度学习从fMRI数据检测ADHD准确性的影响。 Multim公司。 工具应用程序。 83 ( 25 ) : 67023-67057 ( 2024 ) [j27] 安詹·乔杜里 , 斯里拉姆·斯里尼瓦桑 , 阿尼梅斯·穆克吉 , Sanjukta Bhowmick公司 , 昆塔尔·戈什 :
通过输入和输出干预提高GNN的节点分类精度。 ACM事务处理。 知识。 发现。 数据 18 ( 1 ) : 17:1-17:31 ( 2024 ) [i4] 阿尼基特·罗伊 , 阿尼尔班·罗伊 , 索马·米特拉 , 昆塔尔·戈什 :
BRI3L:用于识别和定位错觉感知区域的亮度错觉图像数据集。 CoRR公司 abs/2402.04541 ( 2024 ) [i3] 昆塔尔·戈什 , 沙丹·萨德吉安 :
人工智能对感知工作体面性和意义的影响:一项案例研究。 CoRR公司 abs/2406.14273 ( 2024 ) 2023 [公元26年] 斯密蒂·古普塔 , 萨比塔·帕尔 , 昆丹·库马尔 , 昆塔尔·戈什 :
优化尺度强化学习中探索率和学习率的耦合效应。 序列号计算。 科学。 4 ( 5 ) : 638 ( 2023 ) 【c21】 安詹·乔杜里 , Swarup Chattopadhyay公司 , 昆塔尔·戈什 :
分析人类大脑网络中阿尔茨海默病的进展。 ASONAM公司 2023 : 415-418 [公元20年] 安詹·乔杜里 , Swarup Chattopadhyay公司 , 昆塔尔·戈什 , 乔塔姆·达斯 :
NeuroANATOP:评估人类大脑网络中阿尔茨海默病进展的有效工具。 ICKG公司 2023 : 108-116 2022 [公元25年] 拉杰迪普·达斯 , 阿乔伊·蒙达尔 , 塔潘查克拉波蒂 , 昆塔尔·戈什 :
深度神经网络用于平面和交叉极化砂岩显微照片中的自动颗粒矩阵分割。 申请。 智力。 52 ( 三 ) : 2332-2345 ( 2022 ) [公元24年] 阿什什·巴克什 , 苏亚·罗伊 , 阿里吉特·马利克 , 昆塔尔·戈什 :
早期视觉中的离散magno-parvo加性模型,用于解释不同对比环境中的亮度感知。 生物、网络。 116 ( 1 ) : 5-21 ( 2022 ) [j23] Shilpi Bose公司 , 钱德拉·达斯 , 昆塔尔·戈什 , Matangini Chattopadhyay公司 , 萨米兰查托帕迪耶 :
邻域配置框架,用于改进基于KNN的微阵列基因表达数据插补算法。 国际生物信息杂志。 Res.Appl.研究申请。 18 ( 三 ) : 141-190 ( 2022 ) [公元22年] 安詹·乔杜里 , 斯里拉姆·斯里尼瓦桑 , Sanjukta Bhowmick公司 , 阿尼梅斯·穆克吉 , 昆塔尔·戈什 :
在百万级网络中持续进行社区识别。 Soc.网络。 分析。 最小值。 12 ( 1 ) : 70 ( 2022 ) 2021 [公元21年] 阿比丹·巴丹 , 酸枣苏梅岛 , 昆塔尔·戈什 , 埃米尔·H·甘多米 , 悉达多·巴塔查里亚 :
基于ELM的自适应神经群智能技术,用于预测浸水条件下土壤的加州承载比。 申请。 软计算。 110 : 107595 ( 2021 ) [公元20年] Swarup Chattopadhyay公司 , 丹梅·巴苏 , 阿西特·库马尔·达斯 , 昆塔尔·戈什 , 已故C.A.Murthy :
致力于有效发现复杂网络中的自然群落及其对电子商务的影响。 电子。 商业。 物件。 21 ( 4 ) : 917-954 ( 2021 ) [公元19年] 拉杰迪普·达斯 , B.乌玛·尚卡尔 , 塔潘查克拉波蒂 , 昆塔尔·戈什 :
使用心理物理学启发的模型在沉积岩的交叉偏振显微照片中自动进行颗粒分割。 因诺夫。 系统。 柔和。 工程师。 17 ( 2 ) : 167-183 ( 2021 ) [公元18年] 德巴西·马祖达尔(Debasis Mazumdar) , 索马·米特拉 , 昆塔尔·戈什 , 卡马莱斯·巴米克 :
分析自然图像中空间对比度不连续的模式,以实现稳健的边缘检测。 模式分析。 申请。 24 ( 三 ) : 1403-1425 ( 2021 ) [公元17年] Shilpi Bose公司 , 钱德拉·达斯 , 阿比克·班纳吉 , 昆塔尔·戈什 , Matangini Chattopadhyay公司 , 萨米兰查托帕迪耶 , 艾什瓦亚·巴里克 :
基于多重过滤和监督属性聚类算法的集成机器学习模型用于癌症样本分类。 同行J计算。 科学。 7 : e671(电子671) ( 2021 ) [公元16年] Swarup Chattopadhyay公司 , Tanujit Chakraborty公司 , 昆塔尔·戈什 , 阿西特·库马尔·达斯 :
改进的Lomax模型:用于拟合大规模现实世界复杂网络的重尾分布。 Soc.网络。 分析。 最小值。 11 ( 1 ) : 43 ( 2021 ) [第19条] 安詹·乔杜里 , 斯里拉姆·斯里尼瓦桑 , Sanjukta Bhowmick公司 , 阿尼梅斯·穆克吉 , 昆塔尔·戈什 :
使用图像阈值算法在百万级网络中进行持续社区识别。 ASONAM公司 2021 : 116-120 [第18条] Swarup Chattopadhyay公司 , Tanujit Chakraborty公司 , 昆塔尔·戈什 , 阿西特·库马尔·达斯 :
揭示重尾网络中的模式:超越无标度的旅程。 COMAD/CODS公司 2021 : 136-144 [第17条] 安詹·乔杜里 , 拉杰迪普·查特吉 , Geetanjali Aich公司 , 昆塔尔·戈什 :
ADHDNet:一种基于DNN的框架,用于从fMRI数据集高效检测ADHD。 PReMI公司 2021 : 137-147 [i2] 拉杰迪普·达斯 , 阿乔伊·蒙达尔 , 塔潘查克拉波蒂 , 昆塔尔·戈什 :
用于平面和交叉极化砂岩显微照片中颗粒-基质自动分割的深度神经网络。 CoRR公司 abs/2111.07102 ( 2021 ) 2020 [公元15年] 昆塔尔·戈什 , 苏什米塔·米特拉 :
前言。 芬丹。 信息学 176 ( 2 ) : 139-140 ( 2020 ) [公元14年] Swarup Chattopadhyay公司 , 阿西特·库马尔·达斯 , 昆塔尔·戈什 :
在现实世界复杂网络的度分布中寻找模式:超越幂律。 模式分析。 申请。 23 ( 2 ) : 913-932 ( 2020 ) [j13] 阿乔伊·蒙达尔 , 昆塔尔·戈什 :
用于图像分割的最新模糊活动轮廓模型。 软计算。 24 ( 19 ) : 14411-14427 ( 2020 ) [i1] 阿乔伊·蒙达尔 , 昆塔尔·戈什 :
用于图像分割的最新模糊活动轮廓模型。 CoRR公司 abs/2008.0175 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第16条] 阿帕鲁普·卡图亚 , 埃里克·坎布里亚 , 昆塔尔·戈什 , 纳本德·查基 , 阿帕拉克·卡图亚 :
推特支持LGBT?: 深度学习方法。 COMAD/CODS公司 2019 : 342-345 [第15条] 钱德拉·达斯 , Shilpi Bose公司 , 师阿纳卜·昌达 , 桑迪普·辛格 , Sumanta Das公司 , 昆塔尔·戈什 :
基于关联规则挖掘的先决主题对学业成绩的影响。 ICACIE(二) 2019 : 227-236 [第14条] 桑迪帕·罗伊 , 阿尔潘·库马尔·迈蒂 , 英迪拉·戈什 , 因德雷尼尔·查特吉 , 戈帕尔·巴萨克 , 昆塔尔·戈什 :
一种基于应用程序的统一方法,使用对比词增强听力受损者的语言理解和数学推理能力。 TENCON公司 2019 : 1711-1716 [第1页] 桑吉特·迈特拉 , 拉图尔·戈什 , 昆塔尔·戈什 :
深度学习在医学成像中的应用。 深度学习应用手册 2019 : 111-127 2018 [公元12年] 阿什什·巴克什 , 昆塔尔·戈什 :
亮度感应的简约模型。 生物、网络。 112 ( 三 ) : 237-251 ( 2018 ) [公元11年] 阿尼基特·罗伊 , 阿尔潘·库马尔·迈蒂 , 昆塔尔·戈什 :
YCbCr颜色空间中一种受HVS启发的鲁棒非盲水印方案。 国际期刊图像图表。 18 ( 三 ) : 1850015:1-1850015:23 ( 2018 ) [第13条] 阿姆里塔·穆克吉 , 阿维吉特·保罗 , 拉贾西·罗伊 , Shibsankar Roy公司 , 昆塔尔·戈什 :
周围颜色梯度刺激盲点的感知填充。 IHCI公司 2018 : 194-204 2017 [公元10年] 阿维吉特·保罗 , 阿姆里塔·穆克吉 , 阿普尔巴·达斯 , 昆塔尔·戈什 :
电信网络中的计算智能:综述。 国际期刊计算。 智力。 双头螺栓。 6 ( 2/3 ) : 189-228 ( 2017 ) [第12条] 基尔西·S·钱德兰 , 斯瓦蒂·班纳吉 , 昆塔尔·戈什 :
通过强迫选择任务和声音象征主义中基于频率的相关性研究感觉通路中的跨模态对应。 迈克 2017 : 212-220 [电子2] B.乌玛·尚卡尔 , 昆塔尔·戈什 , 黛巴·普拉萨德·曼达尔 , Shubhra Sankar雷 , 大卫·张 , 桑卡尔·K·帕尔 :
模式识别和机器智能-第七届国际会议,2017年12月5日至8日,印度加尔各答,PReMI 2017,会议记录。 计算机科学课堂讲稿 10597, 施普林格 2017 ,国际标准图书编号 978-3-319-69899-1 [目录] 2016 [公元9年] 德巴西·马祖达尔(Debasis Mazumdar) , 索马·米特拉 , 昆塔尔·戈什 , 卡马莱斯·巴米克 :
空间对比度不连续马赫带出现的DOG滤波器模型。 生物、网络。 110 ( 2-3 ) : 229-236 ( 2016 ) 2015 [j8] 德比约蒂·巴塔查吉(Debjyoti Bhattacharjee) , 阿什什·巴克什 , 昆塔尔·戈什 :
HVS激励线性滤波器与双边滤波器在通过边缘保持平滑实现“视觉一瞥”中的比较。 国际期刊图像图表。 15 ( 4 ) : 1550015:1-1550015:15 ( 2015 ) [第11条] 阿帕鲁普·卡图亚 , 阿帕拉克·卡图亚 , 昆塔尔·戈什 , 纳本德·查基 :
#Twitter_Trends可以预测选举结果吗? 2014年印度大选的证据。 HICSS公司 2015 : 1676-1685 2013 [电子1] 普拉迪普塔·马吉 , 灰烬Ghosh , M.Narasimha Murty先生 , 昆塔尔·戈什 , 桑卡尔·K·帕尔 :
模式识别和机器智能第五届国际会议,2013年12月10日至14日,印度加尔各答,PReMI 2013。 诉讼程序。 计算机科学课堂讲稿 8251, 施普林格 2013 ,国际标准图书编号 978-3-642-45061-7 [目录] 2012 [第10条] 阿什什·巴克什 , 昆塔尔·戈什 :
马赫带和感知模型的缩放特性。 秘鲁 2012 : 66-74 2011 【c9】 阿普尔巴·达斯 , 阿尼尔班·罗伊 , 昆塔尔·戈什 :
提出一种基于CNN的中级视觉架构,用于输入大脑中的WHERE和WHAT路径。 SEMCCO(1) 2011 : 559-568 2010 [j7] 昆塔尔·戈什 , 桑卡尔·K·帕尔 :
从图形-地面分离的新计算模型看图像亮度感知。 IEEE传输。 系统。 人类网络。 A部分 40 ( 4 ) : 758-766 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 [j6] 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
从视网膜神经节细胞的超经典感受野模型来看随机共振的可能机制。 生物、网络。 100 ( 5 ) : 351-359 ( 2009 ) 2007 [j5] 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
从高阶导数滤波器的新的多尺度表示理解图像结构。 图像可视性。 计算。 25 ( 8 ) : 1228-1238 ( 2007 ) 【c8】 桑迪普·萨卡尔 , 昆塔尔·戈什 , 卡马莱斯·巴米克 :
零交叉图知觉解释中的随机共振:低水平中心-周围视觉模型。 IICAI公司 2007 : 2123-2139 【c7】 昆塔尔·戈什 , 桑卡尔·K·帕尔 :
图形-地面隔离:来自早期视觉的线索。 IICAI公司 2007 : 2238-2254 【c6】 昆塔尔·戈什 , 桑卡尔·K·帕尔 :
早期视觉中的注意力:一些心理学见解。 WAPCV公司 2007 : 381-398 2006 【j4】 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
根据视网膜神经节细胞的扩展经典感受野模型,对低水平亮度控制错觉的可能解释。 生物、网络。 94 ( 2 ) : 89-96 ( 2006 ) [j3] 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
回顾马赫带错觉,提出低水平视觉的新方法。 模式识别。 39 ( 4 ) : 726-730 ( 2006 ) [注2] Subhajit Karmakar公司 , 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , Swapan Sen公司 :
利用多尺度偶数阶高斯导数设计低通滤波器。 信号处理。 86 ( 12 ) : 3923-3933 ( 2006 ) 【c5】 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
来自“旧”心理物理和“现代”计算模型比较研究的新视觉工具。 BioADIT公司 2006 : 236-251 【c4】 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
早期视觉和图像处理:支持动态接收场模型的证据。 ICVGIP公司 2006 : 216-227 2005 [j1] 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
利用视网膜神经节细胞扩展的经典感受野概念进行零交叉检测的可能机制。 生物、网络。 93 ( 1 ) : 1-5 ( 2005 ) 【c3】 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
基于人类视觉系统的多尺度高斯滤波器“模糊”边缘检测新机制。 IICAI公司 2005 : 3234-3251 【c2】 桑迪普·萨卡尔 , 昆塔尔·戈什 , 卡马莱斯·巴米克 :
通过一种新的神经工程模型进行边缘检测和增强。 IICAI公司 2005 : 3375-3385 【c1】 昆塔尔·戈什 , 桑迪普·萨卡尔 , 卡马莱斯·巴米克 :
模拟人类视觉系统中非经典接收场的高阶高斯导数滤波器图像增强。 PReMI公司 2005 : 453-458