Zobrazeno 1 - 10
of 54
pro vyhledávání: '"Negative Example"'
Publikováno v:
Advances in Bridge Engineering, Vol 3, Iss 1, Pp 1-21 (2022)
Abstract Bridge resilience is a newly proposed bridge design criterion that involves robustness, redundancy and reparability targeting on the rapidity of functionality restoration after suffering extreme actions and long-term durability deterioration
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/63f182f04cf042d69987066ab4dc46fc
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 25671-25680 (2021)
Infrared small target detection is still a challenge in the field of object detection. At present, although there are many related research achievements, it surely needs further improvement. This paper introduced a new application of severely occlude
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/50f9a12af3e64d1188f02e665876a429
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:
BMC Bioinformatics, Vol 19, Iss S14, Pp 115-126 (2018)
Abstract Background Supervised machine learning methods when applied to the problem of automated protein-function prediction (AFP) require the availability of both positive examples (i.e., proteins which are known to possess a given protein function)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/12d38c6be1854db4a6be966bfab023b5
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.
Publikováno v:
Journal of Natural Language Processing. 28(3):751-777
Neural text generation models that are conditioned on a given input (e.g., machine translation and image captioning) are typically trained through maximum likelihood estimation of the target text. However, models trained in this manner often suffer f
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::76b04f60becfe0350e91ee1520eedd51
http://hdl.handle.net/2433/276420
http://hdl.handle.net/2433/276420
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.