Zobrazeno 1 - 10
of 642
pro vyhledávání: '"Variational bayesian inference"'
Autor:
Shichao Wu, Xianzhou Lv, Yingbo Liu, Ming Jiang, Xingxu Li, Dan Jiang, Jing Yu, Yunyu Gong, Rong Jiang
Publikováno v:
Mathematical Biosciences and Engineering, Vol 21, Iss 2, Pp 3281-3303 (2024)
In high-speed cigarette manufacturing industries, occasional minor cosmetic cigarette defects and a scarcity of samples significantly hinder the rapid and accurate detection of defects. To tackle this challenge, we propose an enhanced single-shot mul
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9a02c09bf98b49cbb33148b5b83a8bf2
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 61265-61278 (2024)
In fifth-generation and beyond (5GB) wireless communication systems, Cloud Radio Access Network (C-RAN) is recognized as a vital technology. In this endeavor, User-Centric C-RAN (UC-RAN) promises a significant reduction in the channel training overhe
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d23fe1208f2741f7a10d1d43d15e62bd
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:
Jisuanji kexue, Vol 49, Iss 7, Pp 18-24 (2022)
With the rapid development of Internet social media,using recommendation algorithms to effectively model and filter massive amounts of information has become the key to predict user behavior preferences,hot spot tendency,network security si-tuation a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/33edc6ae79de491aa906e59370db9947
Publikováno v:
Data-Centric Engineering, Vol 4 (2023)
The finite element method (FEM) is widely used to simulate a variety of physics phenomena. Approaches that integrate FEM with neural networks (NNs) are typically leveraged as an alternative to conducting expensive FEM simulations in order to reduce t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f3f38a3a5b414e5e8e7d68281ad9300b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.