Zobrazeno 1 - 10
of 309
pro vyhledávání: '"P. Horsák"'
Autor:
Alžbeta Devánová, Jan Sychra, Johannes Wessely, Franz Essl, Andrej Mock, Michal Horsák, Tobias Schernhammer
Publikováno v:
Global Ecology and Conservation, Vol 56, Iss , Pp e03300- (2024)
Large branchiopods are key biota of temporary pools in Central European lowlands. Due to land use changes, they are among the most threatened aquatic invertebrates in Europe. The lack of information on the main drivers of species distribution hinders
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/687bc5d21c9f4df1a77d9009eb1e3db2
Publikováno v:
Journal of Forest Science, Vol 55, Iss 1, Pp 23-31 (2009)
The paper analyzes data on browsing damage to food-attractive woody species, viz. Acer campestre, Acer pseudoplatanus, Acer platanoides, Fraxinus excelsior, Sorbus aucuparia and most often eudominant Fagus sylvatica. The field survey was carried out
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/542294972d2d4cdd955f7ef712d51b4b
Autor:
Slijepcevic, Djordje, Horst, Fabian, Simak, Marvin, Lapuschkin, Sebastian, Raberger, Anna-Maria, Samek, Wojciech, Breiteneder, Christian, Schöllhorn, Wolfgang I., Zeppelzauer, Matthias, Horsak, Brian
Publikováno v:
Gait & Posture 97 (Supplement 1) (2022) 252-253
Machine learning (ML) models have proven effective in classifying gait analysis data, e.g., binary classification of young vs. older adults. ML models, however, lack in providing human understandable explanations for their predictions. This "black-bo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.17016
Autor:
Horst, Fabian, Slijepcevic, Djordje, Zeppelzauer, Matthias, Raberger, Anna-Maria, Lapuschkin, Sebastian, Samek, Wojciech, Schöllhorn, Wolfgang I., Breiteneder, Christian, Horsak, Brian
Publikováno v:
Gait & Posture 81 (Supplement 1) (2020) 159-160
State-of-the-art machine learning (ML) models are highly effective in classifying gait analysis data, however, they lack in providing explanations for their predictions. This "black-box" characteristic makes it impossible to understand on which input
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.17015
Autor:
Rind, Alexander, Slijepčević, Djordje, Zeppelzauer, Matthias, Unglaube, Fabian, Kranzl, Andreas, Horsak, Brian
Publikováno v:
Proceedings of the 2022 IEEE Workshop on TRust and EXpertise in Visual Analytics, TREX (2022) 8-15
Three-dimensional clinical gait analysis is essential for selecting optimal treatment interventions for patients with cerebral palsy (CP), but generates a large amount of time series data. For the automated analysis of these data, machine learning ap
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.05232
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.
Autor:
Slijepcevic, Djordje, Horst, Fabian, Lapuschkin, Sebastian, Raberger, Anna-Maria, Zeppelzauer, Matthias, Samek, Wojciech, Breiteneder, Christian, Schöllhorn, Wolfgang I., Horsak, Brian
Machine learning (ML) is increasingly used to support decision-making in the healthcare sector. While ML approaches provide promising results with regard to their classification performance, most share a central limitation, namely their black-box cha
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1912.07737