Wynik wyszukiwania
Zapytanie: DEEP LEARNING
Liczba odnalezionych rekordów: 8



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/8
Nr opisu: 0000129657
Fully convolutional neural network with Augmented Atrous Spatial Pyramid Pool and fully connected fusion path for high resolution remote sensing image segmentation.
[Aut.]: G. Chen, C. Li, W. Jing, Marcin Woźniak, T. Blazauskas, R. Damasevicius.
-Appl. Sci. 2019 vol. 9 iss. 9, art. no. 1816 s. 1-13, bibliogr. 48 poz.. Impact Factor 1.689. Punktacja MNiSW 25.000

segmentacja semantyczna ; teledetekcja ; rozszerzony splot ; pełna sieć konwolucyjna ; deep learning

semantic segmentation ; remote sensing ; dilated convolution ; fully convolutional neural network ; deep learning

2/8
Nr opisu: 0000123543   
Impact of data loss for prediction of traffic flow on an urban road using neural networks.
[Aut.]: Teresa Pamuła.
-IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2019 vol. 20 iss. 3, s. 1000-1009, bibliogr. 35 poz.. Impact Factor 4.051. Punktacja MNiSW 45.000

deep learning ; predykcja natężenia ruchu ; wrażliwość na utratę danych

deep learning ; traffic flow prediction ; sensitivity to loss of data

3/8
Nr opisu: 0000129305
Segmenting brain tumors from MRI using cascaded multi-modal U-Nets.
[Aut.]: M. Marcinkiewicz, Jakub Nalepa, P. R. Lorenzo, Wojciech Dudzik, Grzegorz Mrukwa.
W: Brainlesion: glioma, multiple sclerosis, stroke and traumatic brain injuries. 4th International Workshop, BrainLes 2018 held in cwith MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018. Revised selected papers. Part II. Eds.: Alessandro Crimi, Spyridon Bakas, Hugo Kuijf, Farahani Keyvan, Mauricio Reyes, Theo van Walsum. Cham : Springer, 2019, s. 13-24 (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 11384 0302-9743)

guz mózgu ; segmentacja ; deep learning ; CNN

brain tumor ; segmentation ; deep learning ; CNN

4/8
Nr opisu: 0000129473   
Sentiment analysis of Lithuanian texts using traditional and deep learning approaches.
[Aut.]: J. Kapociute-Dzikiene, R. Damasevicius, Marcin Woźniak.
-Computers 2019 vol. 8 no. 1, art. no. 4 s. 1-16, bibliogr. 61 poz.

analiza nastrojów ; uczenie maszynowe ; deep learning ; komentarze internetowe ; język litewski

sentiment analysis ; machine learning ; deep learning ; Internet comments ; Lithuanian language ; neural word embeddings

5/8
Nr opisu: 0000127177   
Deep learning for natural language processing and language modelling.
[Aut.]: Piotr Kłosowski.
W: Signal processing: algorithms, architectures, arrangements, and applications (SPA), 19-21 September, 2018, Poznań, Poland. SPA 2018, Poznan, 19th-21st September 2018. Conference proceedings. The Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. Region 8 - Europe, Middle East and Africa. Poland Section. Circuits and Systems Chapters, Poznan University of Technology. Institute of Automation and Robotics. Division of Signal Processing and Electronic Systems. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, s. 223-228, bibliogr. 44 poz.

deep learning ; uczenie maszynowe ; analiza języka ; modelowanie języka ; przetwarzanie języka ; rozpoznawanie mowy

deep learning ; machine learning ; language analysis ; language modelling ; language processing ; speech recognition

6/8
Nr opisu: 0000125182   
Genetically-trained deep neural networks.
[Aut.]: Jakub Nalepa, Krzysztof Pawełczyk, Michał Kawulok.
W: Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. GECCO'18 Companion, Kyoto, Japan, 15-19 July 2018. Association for Computing Machinery. New York : Association for Computing Machinery, 2018, s. 63-64, bibliogr. 7 poz.

splotowa sieć neuronowa ; deep learning ; algorytm genetyczny

convolutional neural network ; deep learning ; genetic algorithm

7/8
Nr opisu: 0000124305   
Real time path finding for assisted living using deep learning.
[Aut.]: U. Malukas, R. Maskeliunas, R. Damasevicius, Marcin Woźniak.
-J. Univ. Comput. Sci. 2018 vol. 24 no. 4, s. 475-487, bibliogr. 32 poz.
Special issue: Advances in security and privacy of multimodal interfaces. Eds. Robertas Damasevicius, Marcin Woźniak, Vicente Alarcon-Aquino, Ivan Ganchev, Wei Wei. Impact Factor 1.066. Punktacja MNiSW 20.000

wyznaczanie drogi ; rozpoznawanie obiektów ; przetwarzanie obrazu ; deep learning ; sieć neuronowa ; nawigacja zewnętrzna

path finding ; object recognition ; image processing ; deep learning ; neural network ; outdoor navigation ; assisted living ; semantic segmentation

8/8
Nr opisu: 0000119586   
Przestrzenno-czasowy model predykcji natężenia ruchu z użyciem sieci neuronowych.
[Aut.]: Teresa Pamuła.
-Pr. Nauk. PWarsz., Transp. 2017 z. 117, s. 259-269, bibliogr. 10 poz.
Tytuł zeszytu: Problemy transportu w inżynierii logistyki. Cz. 1. Punktacja MNiSW 7.000

predykcja natężenia ruchu ; sieć neuronowa ; deep learning

traffic flow prediction ; neural network ; deep learning

stosując format:
Nowe wyszukiwanie