Zobrazeno 1 - 10
of 11 789
pro vyhledávání: '"Data point"'
Publikováno v:
BioResources, Vol 19, Iss 1, Pp 1633-1651 (2024)
Herein, the challenge of accurately classifying the manufacturing origin of printing paper, including continent, country, and specific product, was addressed. One-dimensional convolutional neural network (1D CNN) models trained on infrared (IR) spect
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/99193e9baa764698ab7bb7cf388bb443
Autor:
Benard Okelo, Allan Onyango
Publikováno v:
Transactions on Fuzzy Sets and Systems, Vol 1, Iss 2, Pp 32-36 (2022)
In this paper, we have characterized big data fuzzy sets and shown that topological data points form singleton fuzzy sets which are closed. Besides, fuzzy sets of topological data points are compact and have at least one closed point. We have also sh
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e73765fb45834c9bad70ecd321a02913
Publikováno v:
Em Questão, Vol 28, Iss 3, Pp 1-19 (2022)
Este artigo disserta sobre repositórios de dados, em particular a respeito de metadados para a descrição de conjuntos de dados nesses sistemas. Aborda a iniciativa FAIR e o FAIR Data Point como tecnologia que auxilia a recuperação da informaçã
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/82035c35e13e47558e093139d3ea89fd
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:
IEEE Access, Vol 9, Pp 124425-124433 (2021)
The recent years has witnessed a rapid development of Deep Learning (DL) based Automation Modulation Classification (AMC) methods, which has proved to outperform traditional classification approaches. In order to disturb the deep neural networks for
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/342cc6039f0f494184cd78a6034ab81a
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:
IEEE Transactions on Cybernetics. 53:3574-3587
Linear discriminant analysis (LDA) aims to find a low-dimensional space in which data points in the same class are to be close to each other while keeping data points from different classes apart. To improve the robustness of LDA to non-Gaussian dist
Publikováno v:
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 34:973-986
Most existing multiview clustering methods are based on the original feature space. However, the feature redundancy and noise in the original feature space limit their clustering performance. Aiming at addressing this problem, some multiview clusteri
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.