Zobrazeno 1 - 10
of 497
pro vyhledávání: '"GALLAGHER, WILLIAM P."'
This study identifies and proposes techniques to alleviate two key bottlenecks to executing deep neural networks in trusted execution environments (TEEs): page thrashing during the execution of convolutional layers and the decryption of large weight
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.15109
Autor:
Doherty, Trevor, McKeever, Susan, Al-Attar, Nebras, Murphy, Tiarnan, Aura, Claudia, Rahman, Arman, O'Neill, Amanda, Finn, Stephen P, Kay, Elaine, Gallagher, William M., Watson, R. William G., Gowen, Aoife, Jackman, Patrick
The diagnosis of prostate cancer is challenging due to the heterogeneity of its presentations, leading to the over diagnosis and treatment of non-clinically important disease. Accurate diagnosis can directly benefit a patient's quality of life and pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2101.07342
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.
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
MetSizeR: selecting the optimal sample size for metabolomic studies using an analysis based approach
Publikováno v:
BMC Bioinformatics (2013) 14:338
Background: Determining sample sizes for metabolomic experiments is important but due to the complexity of these experiments, there are currently no standard methods for sample size estimation in metabolomics. Since pilot studies are rarely done in m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1312.2404