Zobrazeno 1 - 10
of 572
pro vyhledávání: '"Raskar, R."'
In this paper we introduce a novel Depth-Aware Video Saliency approach to predict human focus of attention when viewing RGBD videos on regular 2D screens. We train a generative convolutional neural network which predicts a saliency map for a frame, g
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1603.03669
Autor:
Prevedel, R., Yoon, Y. -G., Hoffmann, M., Pak, N., Wetzstein, G., Kato, S., Schrödel, T., Raskar, R., Zimmer, M., Boyden, E. S., Vaziri, A.
Publikováno v:
Nature Methods 11, 727 (2014)
3D functional imaging of neuronal activity in entire organisms at single cell level and physiologically relevant time scales faces major obstacles due to trade-offs between the size of the imaged volumes, and spatial and temporal resolution. Here, us
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1401.5333
Publikováno v:
Clinical Ophthalmology, Vol Volume 11, Pp 1015-1020 (2017)
Karin Roesch, Tristan Swedish, Ramesh Raskar MIT Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA Abstract: Most current diagnostic devices are expensive, require trained specialists to operate and gather static images with sparse
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/91c6df8a45c441c5a63e671eea5b0b6f
Autor:
Quera-Bofarull, A, Chopra, A, Aylett-Bullock, J, Cuesta-Lazaro, C, Calinescu, A, Raskar, R, Wooldridge, M
Agent-based models (ABMs) are a promising tool to simulate complex environments. Their rapid adoption requires scalable specification, efficient data-driven calibration, and validation through sensitivity analyses. Recent progress in tensorized and d
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1064::a05c8402ec354cdf44de0a022e4a3959
https://doi.org/10.5555/3545946.3598853
https://doi.org/10.5555/3545946.3598853
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:
International Journal of Production Research. Nov95, Vol. 33 Issue 11, p2999. 24p.
Autor:
Oh, S. (Seungeun), Park, J. (Jihong), Vepakomma, P. (Praneeth), Baek, S. (Sihun), Raskar, R. (Ramesh), Bennis, M. (Mehdi), Kim, S.-L. (Seong-Lyun)
Split learning (SL) is a promising distributed learning framework that enables to utilize the huge data and parallel computing resources of mobile devices. SL is built upon a model-split architecture, wherein a server stores an upper model segment th
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2423::a6b2103c8f5d78c0182b5ce9776ef9dd
http://urn.fi/urn:nbn:fi-fe2023040334843
http://urn.fi/urn:nbn:fi-fe2023040334843
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:
Raskar, R. Y.1, Gaikwad, A. G.1 abaji54@gmail.com
Publikováno v:
Bulletin of Chemical Reaction Engineering & Catalysis. 2014, Vol. 9 Issue 1, p1-15. 15p.