文献
J-GLOBAL ID:202202268869403036
整理番号:22A1088015
CoughNet-V2:症候性COVID-19咳を検出するためのポイントオブケアエッジデバイスのためのスケーラブルなマルチモーダルDNNフレームワーク【JST・京大機械翻訳】
CoughNet-V2: A Scalable Multimodal DNN Framework for Point-of-Care Edge Devices to Detect Symptomatic COVID-19 Cough
著者 (3件):
Rashid Hasib-Al
(University of Maryland,Department of Computer Science and Electrical Engineering,Baltimore County,USA)
,
Sajadi Mohammad M.
(University of Maryland,Institute of Human Virology, School of Medicine,USA)
,
Mohsenin Tinoosh
(University of Maryland,Department of Computer Science and Electrical Engineering,Baltimore County,USA)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2022
号:
HI-POCT
ページ:
37-40
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)