Zobrazeno 1 - 10
of 348
pro vyhledávání: '"Mandić D"'
Publikováno v:
Foundations and Trends in Machine Learning: Vol. 9: No. 6, pp 431-673, 2017
Part 2 of this monograph builds on the introduction to tensor networks and their operations presented in Part 1. It focuses on tensor network models for super-compressed higher-order representation of data/parameters and related cost functions, while
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1708.09165
Publikováno v:
Foundations and Trends in Machine Learning, vol. 9, no. 4-5, pp. 249-429, 2016
Machine learning and data mining algorithms are becoming increasingly important in analyzing large volume, multi-relational and multi--modal datasets, which are often conveniently represented as multiway arrays or tensors. It is therefore timely and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1609.00893
Tensor Decompositions for Signal Processing Applications From Two-way to Multiway Component Analysis
The widespread use of multi-sensor technology and the emergence of big datasets has highlighted the limitations of standard flat-view matrix models and the necessity to move towards more versatile data analysis tools. We show that higher-order tensor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1403.4462
The aim of this study is to provide a comprehensive test of three spatial speller settings, for the auditory, visual, and audiovisual paradigms. For rigour, the study is conducted with 16 BCI-na\"ive subjects in an experimental set-up based on five J
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1301.6360
We study the extent to which vibrotactile stimuli delivered to the head of a subject can serve as a platform for a brain computer interface (BCI) paradigm. Six head positions are used to evoke combined somatosensory and auditory (via the bone conduct
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1301.6357
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.
A diet rich in fat and sugars (HFHSD) is the main risk factor for the development of obesity and the associated type 2 diabetes (DM2). Antidiabetics that increase insulin sensitivity or reduce glucose production in the liver (metformin, liraglutide)
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=57a035e5b1ae::809d0d638c63ac1e66be9347f3548e79
https://www.bib.irb.hr/1267696
https://www.bib.irb.hr/1267696