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Autor:
DANIEL SALLES CHEVITARESE
[pt] As Redes Neurais Artificiais têm sido utilizadas com bastante sucesso em problemas de previsão, inferência e classificação de padrões. Por essa razão, já se encontram disponíveis diversas bibliotecas que facilitam a modelagem e o treina
Autor:
DANIEL SALLES CHEVITARESE
[pt] O cérebro da Drosophila é um sistema atrativo para o estudo da lógica do circuito neural, porque implementa o comportamento sensorial complexo com um sistema nervoso que compreende um número de componentes neurais que é de cinco ordens de g
Autor:
DANIEL SALLES CHEVITARESE
Publikováno v:
Repositório Institucional da PUC_RIOPontifícia Universidade Católica do Rio de JaneiroPUC_RIO.
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
PROGRAMA DE DOUTORADO SANDUÍCHE NO EXTERIOR
O cérebro da Drosophila é um sist
COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
PROGRAMA DE DOUTORADO SANDUÍCHE NO EXTERIOR
O cérebro da Drosophila é um sist
Publikováno v:
IJCNN
One of the most critical activities for the oil and gas industry is the discovery of new possibles reserves. Geoscientists must rely on indirect measures of the subsurface to scrutinize huge areas looking for leads of hydrocarbon reservoirs. Usually,
Publikováno v:
Proceedings.
Summary In this work, we discuss how to train convolutional neural networks to classify seismic images. We present a methodology to process and organize post-stack data into appropriate data sets for training and testing the model. We generated a few
Publikováno v:
ISM
Recent advances in sensor technologies have made it possible to track information from multiple processes and devices on an unprecedented scale. Once data is collected, analytics can be used to generate fact-based insights and guide decision processe
Publikováno v:
Anais do 12. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
Publikováno v:
IJCNN
The brain of the fruit fly Drosophila Melanogaster is an attractive system for studying the logic underlying neural circuits because it implements a rich behavior repertoire with a number of neural components that is five orders of magnitude smaller