Zobrazeno 1 - 10
of 93
pro vyhledávání: '"Ciszewski Michał"'
Publikováno v:
Archive of Mechanical Engineering, Vol 62, Iss 3, Pp 395-408 (2015)
Praca przedstawia projekt mobilnego gąsienicowego robota inspekcyjnego ze zmienną konfiguracją układu napędowego. Robot jest stworzony do inspekcji okrągłych oraz kwadratowych rur i kanałów o orientacji pionowej oraz poziomej. W artykule opi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b7b175307687426fadab15c2741750c2
Often the question arises whether $Y$ can be predicted based on $X$ using a certain model. Especially for highly flexible models such as neural networks one may ask whether a seemingly good prediction is actually better than fitting pure noise or whe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.02685
Publikováno v:
Stat Methods Appl (2023)
The past decade has seen an increased interest in human activity recognition based on sensor data. Most often, the sensor data come unannotated, creating the need for fast labelling methods. For assessing the quality of the labelling, an appropriate
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.03310
Autor:
Ciszewski, Michał1 (AUTHOR) M.G.Ciszewski@tudelft.nl, Söhl, Jakob1 (AUTHOR), Jongbloed, Geurt1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Statistical Methods & Applications. Dec2023, Vol. 32 Issue 5, p1509-1538. 30p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Skowronski, Jaroslaw, Pregowski, Jerzy *, Mintz, Gary S., Kruk, Mariusz, Kepka, Cezary, Tyczynski, Pawel, Michalowska, Ilona, Kalinczuk, Lukasz, Opolski, Maksymilian P., Ciszewski, Michal, Wolny, Rafal, Chmielak, Zbigniew, Witkowski, Adam
Publikováno v:
In The American Journal of Cardiology 15 April 2018 121(8):917-923
Publikováno v:
In IFAC PapersOnLine 2018 51(22):132-137
Autor:
Wolny, Rafal, Pregowski, Jerzy, Kruk, Mariusz, Kepka, Cezary, Mintz, Gary S., Toth, Gabor G., Debski, Artur, Ciszewski, Michal, Kukula, Krzysztof, Opolski, Maksymilian P., Chmielak, Zbigniew, Witkowski, Adam
Publikováno v:
In Journal of Cardiovascular Computed Tomography March-April 2017 11(2):119-128
The question of whether $Y$ can be predicted based on $X$ often arises and while a well adjusted model may perform well on observed data, the risk of overfitting always exists, leading to poor generalization error on unseen data. This paper proposes
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::989ee03b0b284e8f232b1c2435c706c9