Zobrazeno 1 - 10
of 116 465
pro vyhledávání: '"A. Naresh"'
Autor:
Rohit, Rakesh, Prasad, Pallavi
Publikováno v:
Indian Literature, 2021 Nov 01. 656 (326), 82-83.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27277159
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.
Autor:
Kılınç, Ramazan1 (AUTHOR) rkilinc@unomaha.edu
Publikováno v:
Journal of Church & State. Winter2023, Vol. 65 Issue 1, p143-145. 3p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The increasing integration of artificial intelligence (AI) within cybersecurity has necessitated stronger encryption methods to ensure data security. This paper presents a comparative analysis of symmetric (SE) and asymmetric encryption (AE) algorith
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.15237
Document comparison typically relies on optical character recognition (OCR) as its core technology. However, OCR requires the selection of appropriate language models for each document and the performance of multilingual or hybrid models remains limi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.04137
One of the key tasks in graph learning is node classification. While Graph neural networks have been used for various applications, their adaptivity to reject option setting is not previously explored. In this paper, we propose NCwR, a novel approach
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.03190
Long video understanding presents challenges due to the inherent high computational complexity and redundant temporal information. An effective representation for long videos must process such redundancy efficiently while preserving essential content
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.01798
Autor:
Rawte, Vipula, Jain, Sarthak, Sinha, Aarush, Kaushik, Garv, Bansal, Aman, Vishwanath, Prathiksha Rumale, Jain, Samyak Rajesh, Reganti, Aishwarya Naresh, Jain, Vinija, Chadha, Aman, Sheth, Amit P., Das, Amitava
Latest developments in Large Multimodal Models (LMMs) have broadened their capabilities to include video understanding. Specifically, Text-to-video (T2V) models have made significant progress in quality, comprehension, and duration, excelling at crea
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.10867