Zobrazeno 1 - 10 of 24 pro vyhledávání: '"G. V. Pradeep"'
1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
2
Akademický článek
Blind forgery detection using enhanced mask-region convolutional neural network.
Autor: Tallapragada, V. V. Satyanarayana, Reddy, D. Venkat, Kumar, G. V. Pradeep
Publikováno v: Multimedia Tools & Applications; Nov2024, Vol. 83 Issue 37, p84975-84998, 24p
Zobrazit plný text záznamu
3
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
5
Building a Chatbot for the Department of ECE using Flask
Autor: G V Pradeep Kumar
Publikováno v: International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology. 9:32-40
A Chatbot aims to make a conversation between both human and machine. The machine has been embedded with knowledge to identify the sentences and make a decision as the response to a question. The present technical project consists of developing a sys
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::1f5914530f217b7975d07a69e89dffe1
https://doi.org/10.22214/ijraset.2021.34865
Zobrazit plný text záznamu
6
Design of High-Speed Low Power Computational Blocks for DSP Processors
Autor: R. Sai Prasad Goud, N. Alivelu Manga, G. V. Pradeep Kumar, V. V. Satyanarayana Tallapragada
Publikováno v: Revista Gestão Inovação e Tecnologias. 11:1419-1429
In today’s deep submicron VLSI (Very Large-Scale Integration) Integrated Circuits, power optimization and speed play a very important role. This importance for low power has initiated the designs where power dissipation is equally important as perf
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::fc7c0a5b7d75c32f93e8cfcb789ab4e5
https://doi.org/10.47059/revistageintec.v11i2.1768
Zobrazit plný text záznamu
7
Image Denoising Using Low Rank Matrix Approximation in Singular Value Decomposition
Autor: K. L. Narasihimhaprasad, V. V. Satyanarayana Tallapragada, G. V. Pradeep Kumar, D. Venkat Reddy
Publikováno v: Revista Gestão Inovação e Tecnologias. 11:1430-1446
The factorization of a matrix into lower rank matrices give solutions to a wide range of computer vision and image processing tasks. The inherent patches or the atomic patches can completely describe the whole image. The lower rank matrices are obtai
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::8640317e0163ee20e85893765154c1f2
https://doi.org/10.47059/revistageintec.v11i2.1769
Zobrazit plný text záznamu
9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje