Zobrazeno 1 - 10
of 323
pro vyhledávání: '"Sparse tensor"'
Publikováno v:
GIScience & Remote Sensing, Vol 61, Iss 1 (2024)
Urban traffic anomaly diagnosis is crucial for urban road management and smart city construction. Most existing methods perform anomaly detection from a data-driven perspective and ignore the unique spatiotemporal characteristics of traffic anomalies
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c246f4c6d7de4ed49639bacfc6ef1a17
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 39662-39677 (2024)
The development of communication and radar fusion systems is critical to enhancing sensor network security. However, in spectrum resource environments, the technology for processing fusion signals may face limitations due to multi-user access and int
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/33a435b16eb8402f8b92f161938960f6
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 55361-55369 (2023)
Techniques, like pruning and dimension reduction, and characteristics of data for applications, like natural language processing and object detection, introduce sparsity in deep learning models inherently. Sparse tensor accelerators leverage sparsity
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ef3196c486e14386993891207a41f6e1
Publikováno v:
Machine Learning: Science and Technology, Vol 5, Iss 2, p 025064 (2024)
Recent years have witnessed an increased interest in recovering dynamical laws of complex systems in a largely data-driven fashion under meaningful hypotheses. In this work, we propose a scalable and numerically robust method for this task, utilizing
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4c97c34240744c98947d3b62b66e87e6
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.
Publikováno v:
Machines, Vol 11, Iss 5, p 571 (2023)
Point clouds represent an important way for robots to perceive their environments, and can be acquired by mobile robots with LiDAR sensors or underwater robots with sonar sensors. Hence, real-time semantic segmentation of point clouds with onboard ed
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/19699ba79dd948b39d828a1a3594d256