Xuan-Bac Nguyen

Nhà nghiên cứu Hồ sơ 5/10

Vinh Phuc Department of Health · Công nghệ Thông tin

36 công bố · 370 trích dẫn · h-index 9

Thông tin

🏛️Nơi công tác: Vinh Phuc Department of Health
🔬Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin
🆔ORCID: 0000-0001-8495-5469
✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin

Chỉ số h-index 9 xếp học giả này vào lĩnh vực Công nghệ Thông tin, thuộc nhóm 10% dẫn đầu trong 2.378 hồ sơ cùng lĩnh vực của danh bạ này.

Công bố tiêu biểu

Micron-BERT: BERT-Based Facial Micro-Expression Recognition128 trích dẫn
· 2023 · DOI

Clusformer: A Transformer based Clustering Approach to Unsupervised Large-scale Face and Visual Landmark Recognition50 trích dẫn
· 2021 · DOI

Self-Supervised Learning Based on Spatial Awareness for Medical Image Analysis45 trích dẫn
IEEE Access · 2020 · DOI

Coil enhancements for high efficiency wireless power transfer applications19 trích dẫn
· 2014 · DOI

Multi-Camera Multiple 3D Object Tracking on the Move for Autonomous Vehicles18 trích dẫn
2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) · 2022 · DOI

Insect-Foundation: A Foundation Model and Large-Scale 1M Dataset for Visual Insect Understanding18 trích dẫn
· 2024 · DOI

Video-Based Autism Detection with Deep Learning16 trích dẫn
· 2024 · DOI

Implementation of DC/DC converter with high frequency transformer (DHFT) in hybrid AC/DC microgrid12 trích dẫn
· 2017 · DOI

OTAdapt: Optimal Transport-based Approach For Unsupervised Domain Adaptation9 trích dẫn
2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) · 2022 · DOI

Diffusion-inspired quantum noise mitigation in parameterized quantum circuits7 trích dẫn
Quantum Machine Intelligence · 2025 · DOI

Về lĩnh vực Công nghệ Thông tin

2.378học giả

36.643công bố

398.190trích dẫn

3.7h-index trung bình

Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:

Topic ModelingNatural Language Processing TechniquesAdvanced Neural Network ApplicationsNetwork Security and Intrusion DetectionMultimodal Machine Learning ApplicationsAdvanced Image and Video Retrieval Techniques

Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất: