Q1 2026

BDST: Boundary-dependent deviating segmentation technique using concurrent layer learning

Sankar Murugesan · K Hemalatha · Sandeep Kumar Mathivanan · Hariharan Rajadurai · Karthikeyan Panneerselvam · Naim Ahmad · Abid Haleem · Saurav Mallik
10.1016/j.eij.2026.100896 394 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
394
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Sankar, M., K, H., Sandeep, K. M., Hariharan, R., Karthikeyan, P., Naim, A., Abid, H., Saurav, M. (2026). BDST: Boundary-dependent deviating segmentation technique using concurrent layer learning. Egyptian Informatics Journal. https://doi.org/10.1016/j.eij.2026.100896
أبحاث ذات صلة
91
استشهاد
1,894
45
استشهاد
2,385
29
استشهاد
892
18
استشهاد
395
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
398
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