Zobrazeno 1 - 10
of 402 771
pro vyhledávání: '"A. Gad"'
Autor:
Riaz, Maira1 mairariaz@yahoo.com, Akram, Marium2, Ibrahim, Mohsina Noor3, Khoso, Zubair Ahmed1
Publikováno v:
Pakistan Journal of Medical Sciences. Jul2024, Vol. 40 Issue 6, p1083-1086. 4p.
Autor:
Stecher-Hansen, Marianne1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Scandinavian Studies. Winter2024, Vol. 96 Issue 4, p160-163. 4p.
Gait anomaly detection is a task that involves detecting deviations from a person's normal gait pattern. These deviations can indicate health issues and medical conditions in the healthcare domain, or fraudulent impersonation and unauthorized identit
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.09561
Deep-learning-based techniques have been widely adopted for autonomous driving software stacks for mass production in recent years, focusing primarily on perception modules, with some work extending this method to prediction modules. However, the dow
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.00515
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Particle-based Variational Inference (ParVI) methods approximate the target distribution by iteratively evolving finite weighted particle systems. Recent advances of ParVI methods reveal the benefits of accelerated position update strategies and dyna
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.16429
Autor:
Aucoin, Monique1,2 (AUTHOR) maucoin@ccnm.edu, LaChance, Laura1,3,4 (AUTHOR), van der Wurff, Inge5 (AUTHOR), McLaren, Meagan1 (AUTHOR), Monteiro, Sasha1 (AUTHOR), Miller, Sean6 (AUTHOR), Jenkins, Andrew7 (AUTHOR), Sabri, Elham8 (AUTHOR), Cooley, Kieran1,9,10,11 (AUTHOR)
Publikováno v:
Nutritional Neuroscience. Sep2024, p1-14. 14p. 3 Illustrations.
Publikováno v:
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2024
Graph anomaly detection is crucial for identifying nodes that deviate from regular behavior within graphs, benefiting various domains such as fraud detection and social network. Although existing reconstruction-based methods have achieved considerabl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.14535
Publikováno v:
Archives of Neuropsychiatry / Nöropsikiyatri Arşivi. Sep2023, Vol. 60 Issue 3, p283-287. 5p.