Zobrazeno 1 - 10
of 114
pro vyhledávání: '"Risch, Denise"'
Autor:
Findlay, Charlotte R., Coomber, Frazer G., Dudley, Rebecca, Bland, Lynsey, Calderan, Susannah V., Hartny-Mills, Lauren, Leaper, Russell, Tougaard, Jakob, Merchant, Nathan D., Risch, Denise, Wilson, Ben
Publikováno v:
In Biological Conservation May 2024 293
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:
In Marine Pollution Bulletin May 2022 178
Autor:
Calderan, Susannah, Boisseau, Oliver, Lacey, Claire, Leaper, Russell, van Geel, Nienke, Risch, Denise
Publikováno v:
Marine Mammal Science; Oct2024, Vol. 40 Issue 4, p1-13, 13p
Autor:
Marotte, Emmaline, Wright, Andrew J., Breeze, Heather, Wingfield, Jessica, Matthews, Leanna P., Risch, Denise, Merchant, Nathan D., Barclay, David, Evers, Clair, Lawson, Jack, Lesage, Veronique, Moors-Murphy, Hilary, Nolet, Veronique, Theriault, James A.
Publikováno v:
In Marine Pollution Bulletin February 2022 175
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Dugan, Peter, Zollweg, John, Popescu, Marian, Risch, Denise, Glotin, Herve, LeCun, Yann, Clark, and Christopher
This paper presents a new software model designed for distributed sonic signal detection runtime using machine learning algorithms called DeLMA. A new algorithm--Acoustic Data-mining Accelerator (ADA)--is also presented. ADA is a robust yet scalable
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1509.03591
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pourhomayoun, Mohammad, Dugan, Peter, Popescu, Marian, Risch, Denise, Lewis, Hal, Clark, Christopher
In this paper, we propose a method to improve sound classification performance by combining signal features, derived from the time-frequency spectrogram, with human perception. The method presented herein exploits an artificial neural network (ANN) a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1305.3633
Autor:
Popescu, Marian, Dugan, Peter J., Pourhomayoun, Mohammad, Risch, Denise, Lewis III, Harold W., Clark, Christopher W.
The following work outlines an approach for automatic detection and recognition of periodic pulse train signals using a multi-stage process based on spectrogram edge detection, energy projection and classification. The method has been implemented to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1305.3250