Zobrazeno 1 - 10
of 35 342
pro vyhledávání: '"P SATISH"'
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.
The cervix is the narrow end of the uterus that connects to the vagina in the female reproductive system. Abnormal cell growth in the squamous epithelial lining of the cervix leads to cervical cancer in females. A Pap smear is a diagnostic procedure
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.13535
Autor:
Pal, Ashish, Nagarajaiah, Satish
Machine learning for scientific discovery is increasingly becoming popular because of its ability to extract and recognize the nonlinear characteristics from the data. The black-box nature of deep learning methods poses difficulties in interpreting t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.11801
The holy grail of machine learning is to enable Continual Federated Learning (CFL) to enhance the efficiency, privacy, and scalability of AI systems while learning from streaming data. The primary challenge of a CFL system is to overcome global catas
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.07959
Autor:
Gotavade, Tejas Satish
This research introduces an innovative artificial intelligence-driven educational concept designed to optimize self-directed learning through personalized course delivery and automated teaching assistance. The system leverages fine-tuned AI models to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.07300
Autor:
Desai, Akshar Prabhu, Mallya, Ganesh Satish, Luqman, Mohammad, Ravi, Tejasvi, Kota, Nithya, Yadav, Pranjul
Gen-AI techniques are able to improve understanding of context and nuances in language modeling, translation between languages, handle large volumes of data, provide fast, low-latency responses and can be fine-tuned for various tasks and domains. In
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.15653