Zobrazeno 1 - 10
of 45 228
pro vyhledávání: '"adaptive threshold"'
Autor:
Rendón-Segador, Fernando J.1 (AUTHOR), Álvarez-García, Juan A.1 (AUTHOR), Soria-Morillo, Luis M.1 (AUTHOR) frendon@us.es
Publikováno v:
Sensors (14248220). Aug2024, Vol. 24 Issue 16, p5429. 18p.
Autor:
I., Adumbabu, Selvakumar, K.
Publikováno v:
International Journal of Pervasive Computing and Communications, 2022, Vol. 20, Issue 4, pp. 496-509.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/IJPCC-02-2022-0045
Autor:
Yan, Bingchen
Few-shot image classification is a challenging task in the field of machine learning, involving the identification of new categories using a limited number of labeled samples. In recent years, methods based on local descriptors have made significant
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.15924
Semi-supervised learning is attracting blooming attention, due to its success in combining unlabeled data. However, pseudo-labeling-based semi-supervised approaches suffer from two problems in image classification: (1) Existing methods might fail to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.03596
Autor:
M. Veera Brahmam, S. Gopikrishnan
Publikováno v:
Alexandria Engineering Journal, Vol 106, Iss , Pp 675-690 (2024)
The accuracy and reliability of IoT-based sensor networks depend on validating sensed data, including detecting outliers at the node level. This study proposes an online outlier detection approach using Multiple Linear Regression-based adaptive thres
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/db8db58347124203b7b55595dc94db97
Publikováno v:
Railway Sciences, Vol 3, Iss 5, Pp 609-621 (2024)
Purpose – The safe operation of the metro power transformer directly relates to the safety and efficiency of the entire metro system. Through voiceprint technology, the sounds emitted by the transformer can be monitored in real-time, thereby achiev
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1819b010dd71484ebb9db6307c2e4fbb
Autor:
KHATER, Fatma1 f.khater@univ-boumerdes.dz, AIBECHE, Abderrezak1 aibeche_umbb@univ-boumerdes.dz, FELLAG, Sid Ali1 s.fellag@univ-boumerdes.dz, DOGHMANE, Mohamed Zinelabidine2 m.doghmene@univ-boumerdes.dz, AKROUM, Hamza1 akroum@univ-boumerdes.dz
Publikováno v:
Diagnostyka. 2024, Vol. 25 Issue 3, p1-15. 15p.
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.