Q1 2026

HyVDAR: A semi-supervised framework for high-fidelity 3D object reconstruction from sparse multi-view point clouds in virtual reality applications

Shanglin Li · Juan Xiao
10.1016/j.eij.2026.100906 405 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
405
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Shanglin, L., Juan, X. (2026). HyVDAR: A semi-supervised framework for high-fidelity 3D object reconstruction from sparse multi-view point clouds in virtual reality applications. Egyptian Informatics Journal. https://doi.org/10.1016/j.eij.2026.100906
أبحاث ذات صلة
91
استشهاد
1,955
45
استشهاد
2,442
29
استشهاد
949
18
استشهاد
428
Enhancing personalization in IoT-based health monitoring via generative AI and transfer learning
Rupali Atul Mahajan; Rajesh Dey; Mudassir Khan; Mazliham Mohd Su’ud; Muhammad Ma · 2025
15
استشهاد
423
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1110-8665
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Computer Science & AI
الناشر Cairo University / Elsevier
الدولة 🇪🇬 Egypt
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 24 Jul 2026