Zobrazeno 1 - 10
of 1 935
pro vyhledávání: '"Barrett, P. M."'
A concern about cutting-edge or "frontier" AI foundation models is that an adversary may use the models for preparing chemical, biological, radiological, nuclear, (CBRN), cyber, or other attacks. At least two methods can identify foundation models wi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.10986
Artificial intelligence (AI) systems can provide many beneficial capabilities but also risks of adverse events. Some AI systems could present risks of events with very high or catastrophic consequences at societal scale. The US National Institute of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.08966
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.
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Xue, Yunzhe, Xie, Meiyan, Farhat, Fadi G., Boukrina, Olga, Barrett, A. M., Binder, Jeffrey R., Roshan, Usman W., Graves, William W.
We propose a fully 3D multi-path convolutional network to predict stroke lesions from 3D brain MRI images. Our multi-path model has independent encoders for different modalities containing residual convolutional blocks, weighted multi-path feature fu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.07807
Autor:
Xue, Yunzhe, Farhat, Fadi G., Boukrina, Olga, Barrett, A . M., Binder, Jeffrey R., Roshan, Usman W., Graves, William W.
Automatic identification of brain lesions from magnetic resonance imaging (MRI) scans of stroke survivors would be a useful aid in patient diagnosis and treatment planning. We propose a multi-modal multi-path convolutional neural network system for a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.10835
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.