Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Tsai Yun Chan"'
Autor:
Dong, Xiaomeng, Tan, Tao, Potter, Michael, Tsai, Yun-Chan, Kumar, Gaurav, Saripalli, V. Ratna, Trafalis, Theodore
There is a parameter ubiquitous throughout the deep learning world: learning rate. There is likewise a ubiquitous question: what should that learning rate be? The true answer to this question is often tedious and time consuming to obtain, and a great
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.08767
Autor:
Dong, Xiaomeng, Potter, Michael, Kumar, Gaurav, Tsai, Yun-Chan, Saripalli, V. Ratna, Trafalis, Theodore
It is no secret amongst deep learning researchers that finding the optimal data augmentation strategy during training can mean the difference between state-of-the-art performance and a run-of-the-mill result. To that end, the community has seen many
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.08756
Autor:
Pati, Dibyajyoti, Favart, Caroline, Bahl, Purujit, Soni, Vivek, Tsai, Yun-chan, Potter, Michael, Guan, Jiahui, Dong, Xiaomeng, Saripalli, V. Ratna
As opportunities for AI-assisted healthcare grow steadily, model deployment faces challenges due to the specific characteristics of the industry. The configuration choice for a production device can impact model performance while influencing operatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.03060
Autor:
Dong, Xiaomeng, Hong, Junpyo, Chang, Hsi-Ming, Potter, Michael, Chowdhury, Aritra, Bahl, Purujit, Soni, Vivek, Tsai, Yun-Chan, Tamada, Rajesh, Kumar, Gaurav, Favart, Caroline, Saripalli, V. Ratna, Avinash, Gopal
As the complexity of state-of-the-art deep learning models increases by the month, implementation, interpretation, and traceability become ever-more-burdensome challenges for AI practitioners around the world. Several AI frameworks have risen in an e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.04875
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:
Biomedicine & Pharmacotherapy, Vol 145, Iss , Pp 112440- (2022)
In this study, we investigated whether the activating transcription factor 3 (ATF3) inducer ST32db, a synthetic compound with a chemical structure similar to that of native Danshen compounds, exerts an anti-obesity effect in 3T3-L1 white preadipocyte
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2e576754604e4ea9a5a2f0ba3cffd417
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:
Zi-Han Tian, Jueng-Tsueng Weng, Li-Jane Shih, An-Ci Siao, Tsai-Yun Chan, Yi-Wei Tsuei, Yow-Chii Kuo, Tsu-Shing Wang, Yung-Hsi Kao
Publikováno v:
PLoS ONE, Vol 13, Iss 7, p e0200508 (2018)
The present study was designed to investigate the pathways involved in the effect of betel nut arecoline on cell viability in 3T3-L1 preadipocytes. Arecoline, but not arecaidine or guvacine, inhibited preadipocyte viability in a concentration- and ti
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7a6f06adbbc1451d83570fac45297e37