欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯
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2020年–今天
2024 [公元22年] 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , Linas Stripinis公司 , 弗朗西斯科·奥尔茨 , 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 以下为:
通过区块链技术提高机器学习的研究再现性。 Informatica公司 35 ( 2 ) 以下为: 227-253 ( 2024 ) 2023 [公元21年] 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 , Linas Stripinis公司 , Simona Sutaviciute公司 , 德米特里·科切加洛夫 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
一种新的基于贪婪遗传算法的个性化旅游推荐系统。 专家系统。 申请。 230 以下为: 120580 ( 2023 ) [公元20年] 弗朗西斯科·奥尔茨 , 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
改进基于超图的量子区块链的实现。 量子信息处理。 22 ( 9 ) 以下为: 330 ( 2023 ) [公元19年] 波维拉斯·古德修斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 维特尼斯·达鲁利斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
基于AutoML的神经结构搜索用于卫星图像中的目标识别。 远程。 传感器。 15 ( 1 ) 以下为: 91 ( 2023 ) 2022 [公元18年] 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 马可·马可齐 , 莱昂纳多·莫斯塔达 , 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 以下为:
基于MCDM的区块链共识协议选择框架。 专家系统。 申请。 204 以下为: 117609 ( 2022 ) [公元17年] 弗朗西斯科·奥尔茨 , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 埃斯特·加尔森 以下为:
三个高效的4位容错量子超前进位加法器的实现。 J.超级计算机。 78 ( 11 ) 以下为: 13323-13341 ( 2022 ) 2021 [公元16年] 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 , 索利乌斯·格里盖蒂斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
区块链模拟器的系统回顾和实证分析。 IEEE接入 9 以下为: 38010-38028 ( 2021 ) [公元15年] 波维拉斯·古德修斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 维特尼斯·达鲁利斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
实时应用的多光谱卫星图像中基于深度学习的目标识别。 机器。 视觉。 申请。 32 ( 4 ) 以下为: 98 ( 2021 ) [公元14年] 胡安·何塞·莫雷诺 , Janusz Mirofroidis公司 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 伊格纳西·卡里舍夫斯基 , 埃斯特·加尔森 以下为:
GPU上GENOCOP III的并行辐射剂量计算。 J.超级计算机。 77 ( 1 ) 以下为: 66-76 ( 2021 ) [j13] 弗朗西斯科·奥尔茨 , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , A.C.库库拉 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 埃斯特·加尔森 以下为:
用于图像二值化的最佳容错量子比较器。 J.超级计算机。 77 ( 8 ) 以下为: 8433-8444 ( 2021 ) 【c5】 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 , 索利乌斯·格里盖蒂斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
区块链模拟器概述和现状。 国际电工委员会 2021 以下为: 1-3
2010 – 2019
2019 [j12] 弗朗西斯科·若泽·奥尔茨(Francisco JoséOrts Gómez) , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 格拉西亚·埃斯特·马丁·加森 以下为:
基于SMACOF等值线图的高光谱图像分类。 Informatica公司 30 ( 2 ) 以下为: 349-365 ( 2019 ) [公元11年] 雷米吉亚斯·保拉维希乌斯 , 索利乌斯·格里盖蒂斯 , 亚历克桑德·伊古梅诺夫 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
区块链十年:现状、挑战和未来方向回顾。 Informatica公司 30 ( 4 ) 以下为: 729-748 ( 2019 ) [公元10年] 弗朗西斯科·若泽·奥尔茨(Francisco JoséOrts Gómez) , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 埃斯特·加尔森 以下为:
提高SMACOF的能效,以实现现代建筑的多维缩放。 J.超级计算机。 75 ( 三 ) 以下为: 1038-1050 ( 2019 ) [c4] 波维拉斯·古德修斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
多光谱卫星图像目标识别问题的最优U-Net结构。 AICCSA公司 2019 以下为: 1-2 【c3】 波维拉斯·古德修斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
卷积神经网络超参数,专为卫星图像中最高的目标识别精度而设计。 数据 2019 以下为: 4:1-4:2 2018 [公元9年] 胡安·何塞·莫雷诺 , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 何塞·安东尼奥·马丁内斯 , 埃斯特·加尔森 以下为:
在GPU/CPU平台上提高非支配排序的性能和能量以实现进化多目标优化。 J.全球。 最佳方案。 71 ( 三 ) 以下为: 631-649 ( 2018 ) 2017 [j8] 托马斯·佩特库斯 , 杰夫根尼·蒂奇诺夫 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , Vytautas Jakstys公司 以下为:
压缩后具有小畸变的高分辨率图像的质量评估。 巴尔特。 J.修订版。 计算。 5 ( 2 ) ( 2017 ) [j7] 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 阿尔吉尔达斯·兰金斯卡斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 朱利叶斯·齐林斯卡斯 以下为:
一种基于偏好的随机局部搜索多目标进化算法R-NSGA-II。 欧洲中部期刊。 物件。 25 ( 4 ) 以下为: 859-878 ( 2017 ) [j6] 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 格拉西亚·埃斯特·马丁·加森 , 利奥卡迪奥·卡萨多 以下为:
多核CPU和/或GPU上帕累托优势排序的非支配排序过程。 J.全球。 最佳方案。 69 ( 三 ) 以下为: 607-627 ( 2017 ) [j5] 胡安·何塞·莫雷诺 , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 何塞·安东尼奥·马丁内斯 , 埃斯特·加尔森 以下为:
为进化多目标优化算法使用低功耗平台。 J.超级计算机。 73 ( 1 ) 以下为: 302-315年 ( 2017 ) 2016 【c2】 胡安·何塞·莫雷诺 , 格洛丽亚·奥尔特加·洛佩斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 何塞·安东尼奥·马丁内斯 , 埃斯特·加尔森 以下为:
提高进化多目标算法的能量效率。 ICA3PP研讨会 2016 以下为: 62-75 【c1】 杰夫根尼·蒂乔诺夫 , 奥尔加·库拉索娃 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
基于分类的压缩图像质量预测。 IP&C公司 2016 以下为: 35-42 2015 【j4】 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 德米特里·波德科帕耶夫 , 奥尔加·库拉索娃 以下为:
多目标优化交互方法中访问解库的可视化技术。 国际期刊计算。 Commun公司。 控制 10 ( 4 ) 以下为: 508-519 ( 2015 ) [j3] 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 奥尔加·库拉索娃 , 卡提克信德亚 以下为:
同步R-NSGA-II:一种扩展的基于偏好的多目标优化进化算法。 Informatica公司 26 ( 1 ) 以下为: 33-50 ( 2015 ) 2013 [注2] 奥尔加·库拉索娃 , 托马斯·佩特库斯 , 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 以下为:
求解多目标优化问题时Pareto前沿点的可视化。 技术信息。 控制。 42 ( 4 ) 以下为: 353-361 ( 2013 ) 2011 [j1] 欧内斯塔斯·菲拉托瓦斯 , 奥尔加·库拉索娃 以下为:
用于解决多准则优化问题的决策支持系统。 信息学教育。 10 ( 2 ) 以下为: 213-224 ( 2011 )
合著者索引
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