Ke Zhang

1985–2027 年に発表

この名前には複数の研究者が含まれている可能性があります。このページの論文と数値はこの名前で発表されたものすべてなので、別々の研究者のものが合算されている可能性があります。

別表記
Ke zhang
2,325
論文数
114,689
被引用数
170
h 指数
1,317
i10 指数

被引用数

Ke Zhang の年別被引用数1964 年: 被引用 1 件1965 年: 被引用 1 件1967 年: 被引用 1 件1971 年: 被引用 1 件1974 年: 被引用 1 件1976 年: 被引用 1 件1986 年: 被引用 2 件1987 年: 被引用 4 件1988 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 2 件1990 年: 被引用 6 件1991 年: 被引用 20 件1992 年: 被引用 15 件1993 年: 被引用 27 件1994 年: 被引用 15 件1995 年: 被引用 10 件1996 年: 被引用 17 件1997 年: 被引用 31 件1998 年: 被引用 35 件1999 年: 被引用 41 件2000 年: 被引用 30 件2001 年: 被引用 19 件2002 年: 被引用 23 件2003 年: 被引用 28 件2004 年: 被引用 28 件2005 年: 被引用 50 件2006 年: 被引用 85 件2007 年: 被引用 83 件2008 年: 被引用 107 件2009 年: 被引用 171 件2010 年: 被引用 224 件2011 年: 被引用 368 件2012 年: 被引用 442 件2013 年: 被引用 566 件2014 年: 被引用 610 件2015 年: 被引用 723 件2016 年: 被引用 846 件2017 年: 被引用 1,064 件2018 年: 被引用 1,387 件2019 年: 被引用 3,174 件2020 年: 被引用 4,490 件2021 年: 被引用 5,147 件2022 年: 被引用 5,107 件2023 年: 被引用 5,454 件2024 年: 被引用 7,748 件2025 年: 被引用 5,557 件2026 年: 被引用 875 件2027 年: 被引用 5 件1966 年は被引用が無いため表示していません1968〜1970 年は被引用が無いため表示していません1972〜1973 年は被引用が無いため表示していません1975 年は被引用が無いため表示していません1977〜1985 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 18,864 件、この内訳の 31.8%アメリカ合衆国: 引用元論文 8,755 件、この内訳の 14.8%イギリス: 引用元論文 2,677 件、この内訳の 4.5%ドイツ: 引用元論文 1,882 件、この内訳の 3.2%カナダ: 引用元論文 1,840 件、この内訳の 3.1%インド: 引用元論文 1,807 件、この内訳の 3%オーストラリア: 引用元論文 1,612 件、この内訳の 2.7%イタリア: 引用元論文 1,481 件、この内訳の 2.5%韓国: 引用元論文 1,354 件、この内訳の 2.3%フランス: 引用元論文 1,329 件、この内訳の 2.2%日本: 引用元論文 1,232 件、この内訳の 2.1%スペイン: 引用元論文 1,061 件、この内訳の 1.8%
0%31.8%その他 26%

分野

  • Computer Science27.2%
  • Medicine19.7%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology16.9%
  • Engineering16%
  • Agricultural and Biological Sciences3.2%
  • Environmental Science3.1%
  • その他13.9%

トピック

  • IoT and Edge/Fog Computing3%
  • Blockchain Technology Applications and Security1.5%
  • Privacy-Preserving Technologies in Data1.3%
  • Advanced biosensing and bioanalysis techniques1.1%
  • Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)1%
  • Advanced Breast Cancer Therapies0.8%
  • その他91.3%

共著者

全論文

検索で開く
  1. Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis

    著者: , , , , , , , , , , - Medical Image Analysis, Medical Image Anal. 2022 被引用: 1,010

  2. Digital Twin Networks: A Survey

    著者: , , - IEEE Internet of Things Journal, IEEE Internet Things J. 2021 被引用: 802

  3. AI technologies for education: Recent research & future directions

    著者: , - Computers and Education Artificial Intelligence, Comput. Educ. Artif. Intell. 2021 被引用: 820

  4. Blockchain Empowered Asynchronous Federated Learning for Secure Data Sharing in Internet of Vehicles

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Trans. Veh. Technol. 2020 被引用: 725

  5. Low-Latency Federated Learning and Blockchain for Edge Association in Digital Twin Empowered 6G Networks

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Trans. Ind. Informatics 2020 被引用: 480

  6. Computation Offloading and Resource Allocation For Cloud Assisted Mobile Edge Computing in Vehicular Networks

    著者: , , , - IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Trans. Veh. Technol. 2019 被引用: 792

  7. Apalutamide for Metastatic, Castration-Sensitive Prostate Cancer

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - New England Journal of Medicine 2019 被引用: 1,513

  8. Parallel Spatio-Temporal Attention-Based TCN for Multivariate Time Series Prediction

    著者: , , , , - Neural Computing and Applications, Neural Comput. Appl. 2021 被引用: 393

  9. Adaptive Digital Twin and Multiagent Deep Reinforcement Learning for Vehicular Edge Computing and Networks

    著者: , , - IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Trans. Ind. Informatics 2021 被引用: 304

  10. Glial Lipid Droplets and ROS Induced by Mitochondrial Defects Promote Neurodegeneration

    著者: , , , , , , , , , , - Cell 2015 被引用: 916

  11. Fulvestrant plus palbociclib versus fulvestrant plus placebo for treatment of hormone-receptor-positive, HER2-negative metastatic breast cancer that progressed on previous endocrine therapy (PALOMA-3): final analysis of the multicentre, double-blind, phase 3 randomised controlled trial

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , - The Lancet Oncology 2016 被引用: 1,822

  12. DeepTraLog: Trace-Log Combined Microservice Anomaly Detection through Graph-based Deep Learning

    著者: , , , , , , , - Conference on Software Engineering, ICSE 2022 被引用: 166

  13. Clostridium species as probiotics: potentials and challenges

    著者: , , , - Journal of Animal Science and Biotechnology/Journal of animal science and biotechnology 2020 被引用: 600

  14. A Hierarchical Blockchain-Enabled Federated Learning Algorithm for Knowledge Sharing in Internet of Vehicles

    著者: , , , - IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2020 被引用: 316

  15. Communication-Efficient Federated Learning for Digital Twin Edge Networks in Industrial IoT

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Trans. Ind. Informatics 2020 被引用: 297

  16. Deep Reinforcement Learning for Stochastic Computation Offloading in Digital Twin Networks

    著者: , , , - IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Trans. Ind. Informatics 2020 被引用: 285

  17. Palbociclib in Hormone-Receptor–Positive Advanced Breast Cancer

    著者: , , , , , , , , , , , , , - New England Journal of Medicine 2015 被引用: 1,586

  18. The regulation of key flavor of traditional fermented food by microbial metabolism: A review

    著者: , , , , , - Food Chemistry X 2023 被引用: 254

  19. Communication-Efficient Federated Learning and Permissioned Blockchain for Digital Twin Edge Networks

    著者: , , , , - IEEE Internet of Things Journal, IEEE Internet Things J. 2020 被引用: 283

  20. Manganese‐Based Tumor Immunotherapy

    著者: , , - Advanced Materials 2022 被引用: 272

  21. Domain adaptation network base on contrastive learning for bearings fault diagnosis under variable working conditions

    著者: , , , , - Expert Systems with Applications, Expert Syst. Appl. 2022 被引用: 187

  22. An Integrated Multitasking Intelligent Bearing Fault Diagnosis Scheme Based on Representation Learning Under Imbalanced Sample Condition

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2023 被引用: 199

  23. Apalutamide in Patients With Metastatic Castration-Sensitive Prostate Cancer: Final Survival Analysis of the Randomized, Double-Blind, Phase III TITAN Study

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Journal of Clinical Oncology 2021 被引用: 508

  24. A reference human induced pluripotent stem cell line for large-scale collaborative studies

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Matthew P. Nelson, Sanya Aggarwal, Leah U. Rosen, Peter Kirwan, Venkat Pisupati, Steven L. Coon, Sonja W. Scholz, Theresa Priebe, Miriam Öttl, Jian Dong, Marieke Meijer, Lara J.M. Janssen, Vanessa S. Lourenco, Rik van der Kant, Dennis Crusius, Dominik Paquet, Ana‐Caroline Raulin, Guojun Bu, Aaron Held, Brian J. Wainger, Rebecca Gabriele, Jackie M. Casey, Selina Wray, Dad Abu-Bonsrah, Clare L. Parish, Melinda S. Beccari, Don W. Cleveland, Emmy Li, Indigo V.L. Rose, Martin Kampmann, Carles Calatayud, Patrik Verstreken, Laurin Heinrich, Max Y. Chen, Birgitt Schüle, Dan Dou, Erika L.F. Holzbaur, Maria Clara Zanellati, Richa Basundra, Mohanish Deshmukh, Sarah Cohen, Richa Khanna, Malavika Raman, Zachary S. Nevin, Madeline Matia, Jonas Van Lent, Vincent Timmerman, Bruce R. Conklin, Katherine Johnson Chase, Ke Zhang, Salome Funes, Daryl A. Bosco, Lena Erlebach, Marc Welzer, Deborah Kronenberg‐Versteeg, Guochang Lyu, Ernest Arenas, Elena Coccia, Lily Sarrafha, Tim Ahfeldt, John C. Marioni, William C. Skarnes, Mark Cookson, Michael E. Ward, Florian T. Merkle - Cell stem cell 2022 被引用: 304