Autor der Publikation

Kopieren Löschen Diese Publikation zur Ablage hinzufügen
Community-Eintrag
Versionsverlauf dieses Eintrags
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

A Novel Method of APK-Based Automated Execution and Traversal with a Trusted Execution Environment.

R. Chang, L. Jiang, Q. Yin, W. Liu, und S. Zhang. CIS, Seite 254-258. IEEE, (2016)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Di Liu University of Stuttgart

Data for: The silicon vacancy centers in SiC: determination of intrinsic spin dynamics for integrated quantum photonicsD. Liu. Dataset, (2024)Related to: Di Liu, Florian Kaiser, Vladislav Bushmakin, Erik Hesselmeier, Timo Steidl, Takeshi Ohshima, Nguyen Tien Son, Jawad Ul-Hassan, Öney O. Soykal, Jörg Wrachtrup (2023). The silicon vacancy centers in SiC: determination of intrinsic spin dynamics for integrated quantum photonics. arXiv preprint. arXiv: 2307.13648.

Wei Yu University of Stuttgart

Dexing Liu University of Stuttgart

Jan Liu University of Stuttgart

M.Sc. Zhuoran Liu University of Stuttgart

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Design-oriented analysis of cross-regulation in single-inductor dual-output Buck-boost DC-DC converters.H. Zhang, M. Jing, W. Liu, W. Liu, und F. Liu. Int. J. Circuit Theory Appl., 49 (12): 3966-3993 (2021)An improved algorithm for fingerprint image enhancement.T. Huang, C. Liu, C. Li, C. Liu, und C. Huang. SIP, Seite 543-547. IASTED/ACTA Press, (2005)Homogenous ensemble phonotactic language recognition based on SVM supervector reconstruction.W. Liu, W. Zhang, M. Johnson, und J. Liu. EURASIP J. Audio, Speech and Music Processing, (2014)Text-Independent Speaker Verification via State Alignment.Z. Li, W. Zhang, W. Liu, Y. Tian, und J. Liu. Odyssey, ISCA, (2014)Advanced recurrent network-based hybrid acoustic models for low resource speech recognition.J. Kang, W. Zhang, W. Liu, J. Liu, und M. Johnson. EURASIP J. Audio, Speech and Music Processing, (2018)Lattice Based Transcription Loss for End-to-End Speech Recognition.J. Kang, W. Zhang, W. Liu, J. Liu, und M. Johnson. Signal Processing Systems, 90 (7): 1013-1023 (2018)Discriminative boosting regression backend for phonotactic language recognition.W. Liu, W. Zhang, und J. Liu. ISCSLP, Seite 148-152. IEEE, (2014)Phonotactic language recognition based on DNN-HMM acoustic model.W. Liu, M. Cai, H. Yuan, X. Shi, W. Zhang, und J. Liu. ISCSLP, Seite 153-157. IEEE, (2014)Improved phonotactic language recognition based on RNN feature reconstruction.W. Liu, W. Zhang, Y. Shi, A. Ji, J. Xu, und J. Liu. ICASSP, Seite 5322-5326. IEEE, (2014)Spoken language recognition based on gap-weighted subsequence kernels.W. Zhang, W. Liu, Z. Li, Y. Shi, und J. Liu. Speech Communication, (2014)