Zobrazeno 1 - 10
of 377
pro vyhledávání: '"image encoding"'
Publikováno v:
PhotoniX, Vol 5, Iss 1, Pp 1-18 (2024)
Abstract Optical encryption strategies utilizing fully coherent light have been widely explored but often face challenges such as speckle noise and beam instabilities. In this work, we introduce a novel protocol for multi-channel optical information
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b24910b64e02438696e131ff918b425b
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 137194-137202 (2024)
This paper proposes a novel multivariate performance diagnostic approach for the Oracle database systems to detect performance degradation and crashes during database operations and maintenance. It was based on three technologies: image encoding, ima
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9f3077a351a7460ca43391e42d4fed33
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 130603-130616 (2024)
In this paper, we introduce Fast&Focused-Net (FFN), a novel deep neural network architecture tailored for efficiently encoding small objects into fixed-length feature vectors. Contrary to conventional Convolutional Neural Networks, FFN employs a seri
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8f40bf6d38824164905f8c4c0281125f
Publikováno v:
Frontiers in Big Data, Vol 7 (2024)
IntroductionHyperdimensional Computing (HDC) is a brain-inspired and lightweight machine learning method. It has received significant attention in the literature as a candidate to be applied in the wearable Internet of Things, near-sensor artificial
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8966aafd8d4642248467e3c5494cfa31
Publikováno v:
Alexandria Engineering Journal, Vol 82, Iss , Pp 304-322 (2023)
Recently, anomaly detection in time-series data has received great attention from researchers due to its importance in problem-solving and predicting future system events. The majority of researchers combine convolutional neural networks (CNN) with i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/47d862e9d0b9470eb7295996c24ef9db
Autor:
Nathan Briner, Drake Cullen, James Halladay, Darrin Miller, Riley Primeau, Abraham Avila, Ram Basnet, Tenzin Doleck
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 113100-113113 (2023)
With the meteoric rise in anonymous network traffic data, there is a considerable need for effective automation in traffic identification tasks. Though many shallow and deep machine learning network traffic classification solutions have been proposed
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/503480575c7f4325bd4a01832c18f2f3
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.