Zobrazeno 1 - 10
of 130
pro vyhledávání: '"A. Sreenithya"'
Autor:
Keerti, Gullapalli, Vaishnavi, A N, Mukherjee, Prerana, Vidya, A Sree, Sreenithya, Gattineni Sai, Nayab, Deeksha
Realistic music generation has always remained as a challenging problem as it may lack structure or rationality. In this work, we propose a deep learning based music generation method in order to produce old style music particularly JAZZ with rehashe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.03854
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.
Publikováno v:
Chemical Papers; Nov2024, Vol. 78 Issue 16, p8889-8902, 14p
Autor:
Sreenithya, K. H., Sugumar, Shobana
Publikováno v:
In Silico Pharmacology; 10/29/2024, Vol. 12 Issue 2, p1-12, 12p
Autor:
Sumesh, Sreenithya1 (AUTHOR) s.sumesh@curtin.edu.au, Krishna, Aneesh1 (AUTHOR)
Publikováno v:
International Journal of Knowledge Based Intelligent Engineering Systems. 2023, Vol. 27 Issue 1, p25-54. 30p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2019 159:892-901
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Multiagent and Grid Systems. 18:295-316
We present the application of multi-objective optimisation analytic methodologies to goal models in this research, with the intention of providing various benefits beyond the initial modelling act. Optimisation analysis can be used by modellers to ev
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::8e9c4da1d3833a46f22f0e27291fcaf1
https://doi.org/10.3233/mgs-220242
https://doi.org/10.3233/mgs-220242