Zobrazeno 1 - 10
of 443
pro vyhledávání: '"J.-G. Ganascia"'
Publikováno v:
Innovation and Research in BioMedical engineering
Innovation and Research in BioMedical engineering, 2023, 44 (1), pp.100729. ⟨10.1016/j.irbm.2022.06.004⟩
Innovation and Research in BioMedical engineering, 2023, 44 (1), pp.100729. ⟨10.1016/j.irbm.2022.06.004⟩
International audience; ObjectivesThe objective of our research is to study the social organization within institutions welcoming dependent older adults and the potential impact of introducing a social robot.Materials and methodsIn a co-design approa
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3c3c7febe3d0661e3d1500a78e2e9979
https://hal.science/hal-04025525
https://hal.science/hal-04025525
Autor:
J-G, Ganascia
Publikováno v:
Annales de dermatologie et de venereologie. 147(5)
Autor:
J-G, Ganascia
Publikováno v:
Annales de dermatologie et de venereologie. 146(12S)
Publikováno v:
Journal of Visceral Surgery. 155:435-437
Publikováno v:
Journal de Chirurgie Viscérale. 155:449-451
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.
Autor:
LLANO ALONSO, FERNANDO H.1 llano@us.es
Publikováno v:
Revista Derechos y Libertades. Jun2024, Issue 51, p177-199. 23p.
Publikováno v:
FUSION
International audience; Most of studies in the field of information fusion focus on the production of high-level information from low-level data. The challenge is then to fuse this high-level information to produce a global and coherent information.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0a3a81461bceea8eead72b058795a577
https://hal.science/hal-01335976
https://hal.science/hal-01335976
Publikováno v:
Proceedings of 1993 International Conference on Neural Networks (IJCNN-93-Nagoya, Japan).
This paper addresses the problem of understanding trained neural networks. We have developed methods for extracting a clear decision scheme from a neural network trained to classify. Our method is essentially constraint-based as all weights of a neur