知名学者引用


        除了所发表论文的被引用频次、期刊质量能够彰显学者的学术影响力以外,被知名学者引用也是一项学术评价的重要指标。
        当前全球学者库认定的知名学者包括:诺贝尔奖、菲尔兹奖、图灵奖等奖项获得者,多个国家的院士,全球学者库“2023全球学者学术影响力排行版”入榜的前10万学者等。

Zhang, Zhicheng 中国科学院大学被知名学者引用:93人次(黄金会员以上可以申请导出本人论文被全部知名学者引用的数据)

1. 郑海荣 中国 中国科学院 2023中国科学院院士 Attention-based dual-branch deep network for sparse-view computed tomography image reconstruction

2. 郑海荣 中国 中国科学院 2023中国科学院院士 DaNet: dose-aware network embedded with dose-level estimation for low-dose CT imaging

3. Ward, Rabab 加拿大 University of British Columbia 2020美国工程院院士 interpolation of ct projections by exploiting their self-similarity and smoothness

4. Gregory P Asner 美国 Arizona State University 2013美国科学院院士 A global coral reef probability map generated using convolutional neural networks

5. Daniel Z. Freedman 美国 Massachusetts Institute of Technology 2021美国科学院院士 A Deep Learning Framework for Single-Sided Sound Speed Inversion in Medical Ultrasound

6. 郑海荣 中国 中国科学院 2023中国科学院院士 ADAPTIVE-NET: deep computed tomography reconstruction network with analytical domain transformation ..

7. Chellappa,Ramalingam 美国 Johns Hopkins University 2023美国工程院院士 DuDoNet: Dual Domain Network for CT Metal Artifact Reduction

8. Rodrigo,Dienstmann 西班牙 Autonomous University of Barcelona A whirl of radiomics-based biomarkers in cancer immunotherapy, why is large scale validation still l..

9. Regina G. H,Beets-Tan 荷兰 Netherlands Cancer Institute A whirl of radiomics-based biomarkers in cancer immunotherapy, why is large scale validation still l..

10. Denise E,Kirschner 美国 University of Michigan Forum on immune digital twins: a meeting report

11. Thomas E,Yankeelov 美国 University of Texas at Austin Forum on immune digital twins: a meeting report

12. Tjalf,Ziemssen 德国 Dresden University of Technology Forum on immune digital twins: a meeting report

13. Wang, Ge 美国 RENSSELAER POLYTECH Institute CT Image Denoising and Deblurring With Deep Learning: Current Status and Perspectives

14. Borrelli, Francesca 意大利 University of Naples Federico II Deep learning for accelerating Radon inversion in single-cells tomographic phase imaging flow cytome..

15. Ferraro, Pietro 意大利 Consiglio Nazionale delle Ricerche(CNR) Deep learning for accelerating Radon inversion in single-cells tomographic phase imaging flow cytome..

16. Mohammad,Mazloum-Ardakani 伊朗 Yazd University Ag nanorod@PEI-Ag nanohybrid as an excellent signal label for sensitive and rapid detection of serum..

17. John V,Heymach 美国 University of Texas MD Anderson Cancer Center Automated Cellular-Level Dual Global Fusion of Whole-Slide Imaging for Lung Adenocarcinoma Prognosis

18. Ignacio I,Wistuba 美国 University of Texas MD Anderson Cancer Center Automated Cellular-Level Dual Global Fusion of Whole-Slide Imaging for Lung Adenocarcinoma Prognosis

19. 吴方向 加拿大 University of Saskatchewan Sparse2Noise: Low-dose synchrotron X-ray tomography without high-quality reference data

20. Jan,Sijbers 比利时 University of Antwerp Systematic review of reconstruction techniques for accelerated quantitative MRI

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