Zobrazeno 1 - 10
of 562
pro vyhledávání: '"Ehrhardt, S"'
Autor:
Baumann, M. V., Beyerer, J., Buck, H. S., Deml, B., Ehrhardt, S., Frese, Ch., Kleiser, D., Lauer, M., Roschani, M., Ruf, M., Stiller, Ch., Vortisch, P., Ziehn, J. R.
Publikováno v:
35th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2023)
Connected automated vehicles (CAV), which incorporate vehicle-to-vehicle (V2V) communication into their motion planning, are expected to provide a wide range of benefits for individual and overall traffic flow. A frequent constraint or required preco
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.01512
Publikováno v:
Epidemiology and Infection, 2006 Aug 01. 134(4), 814-819.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3865972
Autor:
Gampe, D.M., Nöller, F., Hänsch, V.G., Schramm, S., Darsen, A., Habenicht, S.H., Ehrhardt, S., Weiß, D., Görls, H., Beckert, R.
Publikováno v:
In Tetrahedron 9 June 2016 72(23):3232-3239
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.
Publikováno v:
In Wear 2010 269(11):811-815
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ehrhardt, S
This thesis explores the use of modern deep neural networks to learn visual concepts with fewer human annotations on data. While data is abundant and increasingly easier to collect, most deep learning methods need extensive human labelling to be trai
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1064::085b6c0b604d0cf202e9011d284ebc8a
https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:1b134c15-75bf-4990-84bc-c0bb26b25f74
https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:1b134c15-75bf-4990-84bc-c0bb26b25f74
We tackle the problem of discovering novel classes in an image collection given labelled examples of other classes. This setting is similar to semi-supervised learning, but significantly harder because there are no labelled examples for the new class
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8ab5cd1496c47a94d17801cf6f5891ec
http://arxiv.org/abs/2002.05714
http://arxiv.org/abs/2002.05714