N-Omniglot, a large-scale neuromorphic dataset for spatio-temporal sparse few-shot learning
- Standort
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Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- ISSN
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2052-4463
- Umfang
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Online-Ressource
- Sprache
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Englisch
- Anmerkungen
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online resource.
- Erschienen in
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N-Omniglot, a large-scale neuromorphic dataset for spatio-temporal sparse few-shot learning ; volume:9 ; number:1 ; day:2 ; month:12 ; year:2022 ; pages:1-9 ; date:12.2022
Scientific data ; 9, Heft 1 (2.12.2022), 1-9, 12.2022
- Urheber
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Li, Yang
Dong, Yiting
Zhao, Dongcheng
Zeng, Yi
- Beteiligte Personen und Organisationen
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SpringerLink (Online service)
- DOI
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10.1038/s41597-022-01851-z
- URN
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urn:nbn:de:101:1-2023021321221000499831
- Rechteinformation
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Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
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14.08.2025, 11:02 MESZ
Datenpartner
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Beteiligte
- Li, Yang
- Dong, Yiting
- Zhao, Dongcheng
- Zeng, Yi
- SpringerLink (Online service)