Zobrazeno 1 - 10
of 135
pro vyhledávání: '"Harchaoui, Z."'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Harchaoui, Z., Lévy-Leduc, C.
Publikováno v:
Journal of the American Statistical Association, 2010 Dec 01. 105(492), 1480-1493.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27920180
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 Control Engineering Practice 2008 16(1):43-55
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:
30th International Conference on Neural Information Processing Systems-NIPS'16
30th International Conference on Neural Information Processing Systems-NIPS'16, Dec 2016, Barcelona, Spain. pp.4824-4832
Scopus-Elsevier
30th International Conference on Neural Information Processing Systems-NIPS'16, Dec 2016, Barcelona, Spain. pp.4824-4832
Scopus-Elsevier
International audience; We consider the problem of recovering a signal observed in Gaussian noise. If the set of signals is convex and compact, and can be specified beforehand, one can use classical linear estimators that achieve a risk within a cons
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9306f31798688c2e03e3cd04b82dcbf8
https://hal.inria.fr/hal-01345960/file/ohjn_structure-blind_recovery_hal_jul16.pdf
https://hal.inria.fr/hal-01345960/file/ohjn_structure-blind_recovery_hal_jul16.pdf
Publikováno v:
JMLR Workshop and Conference Proceedings
JMLR Workshop and Conference Proceedings, Jul 2015, Paris, France. pp.929-955
Scopus-Elsevier
JMLR Workshop and Conference Proceedings, Jul 2015, Paris, France. pp.929-955
Scopus-Elsevier
International audience; We present a theoretical framework for adaptive estimation and prediction of signals of unknown structure in the presence of noise. The framework allows to address two intertwined challenges: (i) designing optimal statistical
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::7ed9a9bd2f8cbee9356cf6b7c7a345e1
https://hal.inria.fr/hal-01250215/document
https://hal.inria.fr/hal-01250215/document
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Aly, R., Arandjelović, R., Chatfield, K., Douze, M., Fernando, B., Harchaoui, Z., Mcguinness, K., O’conner, N. E., Oneata, D., Parkhi, O. M., Danila Potapov, Revaud, J., Schmid, C., Schwenninger, J., Scott, D., Tuytelaars, T., Verbeek, J., Wang, H., Zisserman, A.
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
The AXES project participated in the interactive instance search task (INS), the semantic indexing task (SIN) the multimedia event recounting task (MER), and the multimedia event detection task (MED) for TRECVid 2013. Our interactive INS focused this
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::29674422311b7fc7e60b73b43bab48d4
https://lirias.kuleuven.be/handle/123456789/444086
https://lirias.kuleuven.be/handle/123456789/444086