Zobrazeno 1 - 10
of 47
pro vyhledávání: '"A. Rybner"'
Autor:
A. Parola, A. Rybner, E. T. Jessen, M. Damsgaard Mortensen, S. Nyhus Larsen, A. Simonsen, Y. Zhou, K. Koelkebeck, V. Bliksted, R. Fusaroli
Publikováno v:
European Psychiatry, Vol 66, Pp S186-S186 (2023)
Introduction Machine learning (ML) approaches are a promising venue for identifying vocal markers of neuropsychiatric disorders, such as schizophrenia. While recent studies have shown that voice-based ML models can reliably predict diagnosis and clin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/62e05ff89db04fccbc81345665cf3231
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:
Astrid Rybner, Emil Trenckner Jessen, Marie Damsgaard Mortensen, Stine Nyhus Larsen, Ruth Grossman, Niels Bilenberg, Cathriona Cantio, Jens Richardt Møllegaard Jepsen, Ethan Weed, Arndis Simonsen, Riccardo Fusaroli
Publikováno v:
Rybner, A, Jessen, E T, Mortensen, M D, Larsen, S N, Grossman, R, Bilenberg, N, Cantio, C, Jepsen, J R M, Weed, E, Simonsen, A & Fusaroli, R 2022, ' Vocal markers of autism : Assessing the generalizability of machine learning models ', Autism Research, vol. 15, no. 6, pp. 1018-1030 . https://doi.org/10.1002/aur.2721
Machine learning (ML) approaches show increasing promise in their ability to identify vocal markers of autism. Nonetheless, it is unclear to what extent such markers generalize to new speech samples collected, for example, using a different speech ta
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2b0310ef18ff6b8f96b37d95c767945e
https://doi.org/10.1002/aur.2721
https://doi.org/10.1002/aur.2721
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Cathriona Cantio, Niels Bilenberg, Jens Richardt Møllegaard Jepsen, Ethan Weed, Marie Mortensen, Arndis Simonsen, Riccardo Fusaroli, Ruth B. Grossman, Emil Trenckner Jessen, Astrid Rybner, Stine Nyhus Larsen
Machine learning (ML) approaches show increasing promise in their ability to identify vocal markers of autism. Nonetheless, it is unclear to what extent such markers generalize to new speech samples collected e.g., using a different speech task or in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::8d8e5a59ec64a277a0c6331eae4ccac1
https://doi.org/10.1101/2021.11.22.469538
https://doi.org/10.1101/2021.11.22.469538
Publikováno v:
Leukemia (08876924). May2002, Vol. 16 Issue 5, p940. 9p.
Autor:
Rybner, Jørgen
Publikováno v:
Matematisk Tidsskrift. B, 1946 Jan 01, 97-112.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/24529978
Autor:
Lene Rybner, Mads Bo-Kristensen
Publikováno v:
Sprogforum. Tidsskrift for sprog- og kulturpædagogik. 12:50-58
Mobile medier som mobiltelefoner, håndholdte computere og mp3-afspillere i dansk som andetsprog er blevet en del af mange voksnes hverdag. I denne artikel giver vi et bud på, hvad m-læring er, og hvilke potentialer m-læring har. Til brug her- f
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::eceb4dda376ca25c47d79ebeda17097e
https://doi.org/10.7146/spr.v12i38.114606
https://doi.org/10.7146/spr.v12i38.114606
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.