Výsledky vyhledávání - "deep neural net"

Akademický článek

Formant Tracking Using Quasi-Closed Phase Forward-Backward Linear Prediction Analysis and Deep Neural Networks

Autor: Dhananjaya N. Gowda, Bajibabu Bollepalli, Sudarsana Reddy Kadiri, Paavo Alku

Publikováno v: IEEE Access, Vol 9, Pp 151631-151640 (2021)

Formant tracking is investigated in this study by using trackers based on dynamic programming (DP) and deep neural nets (DNNs). Using the DP approach, six formant estimation methods were first compared. The six methods include linear prediction (LP)

Externí odkaz: https://doaj.org/article/d3e5f843aaf44751a9b53d75a6163f7e

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

MEDUSA: Multi-Scale Encoder-Decoder Self-Attention Deep Neural Network Architecture for Medical Image Analysis

Autor: Hossein Aboutalebi, Maya Pavlova, Hayden Gunraj, Mohammad Javad Shafiee, Ali Sabri, Amer Alaref, Alexander Wong

Publikováno v: Frontiers in Medicine, Vol 8 (2022)

Medical image analysis continues to hold interesting challenges given the subtle characteristics of certain diseases and the significant overlap in appearance between diseases. In this study, we explore the concept of self-attention for tackling such

Externí odkaz: https://doaj.org/article/fd89c8b838ff4884b28da124b3b144c1

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

An Analysis of Proteochemometric and Conformal Prediction Machine Learning Protein-Ligand Binding Affinity Models

Autor: Conor Parks, Zied Gaieb, Rommie E. Amaro

Publikováno v: Frontiers in Molecular Biosciences, Vol 7 (2020)

Protein-ligand binding affinity is a key pharmacodynamic endpoint in drug discovery. Sole reliance on experimental design, make, and test cycles is costly and time consuming, providing an opportunity for computational methods to assist. Herein, we pr

Externí odkaz: https://doaj.org/article/3a69dc0002d049e7ae25cd50c52bc899

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Prediction of Leaf Wetness Duration Using Geostationary Satellite Observations and Machine Learning Algorithms

Autor: Ju-Young Shin, Bu-Yo Kim, Junsang Park, Kyu Rang Kim, Joo Wan Cha

Publikováno v: Remote Sensing, Vol 12, Iss 18, p 3076 (2020)

Leaf wetness duration (LWD) and plant diseases are strongly associated with each other. Therefore, LWD is a critical ecological variable for plant disease risk assessment. However, LWD is rarely used in the analysis of plant disease epidemiology and

Externí odkaz: https://doaj.org/article/7f10d89da7ba44ebaea9e65fae94da77

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Voice Restoration Device Using Machine Learning of Acoustic and Visual Output During Electrolarynx Use; The Digital Age and the Insufficiency of HIPAA in Protecting Virtual Data

Research guides the knowledge that society has, especially medicine and healthcare. Healthcare is an ever-evolving field of continuous collaboration and innovation. This innovation and progress primarily stem from the increase in data needed to under

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::6380d4db1c1b6d2251d1d55bfe4b8e60

Zobrazit plný text záznamu

Formant Tracking Using Quasi-Closed Phase Forward-Backward Linear Prediction Analysis and Deep Neural Networks

Autor: Bajibabu Bollepalli, Dhananjaya Gowda, Sudarsana Reddy Kadiri, Paavo Alku

Publikováno v: IEEE Access, Vol 9, Pp 151631-151640 (2021)

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c25112c4d64631d6828e00d65ef65f67

Zobrazit plný text záznamu

Conference

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání