Zobrazeno 1 - 10
of 14 918
pro vyhledávání: '"network robustness"'
This paper addresses the optimization of edge-weighted networks by maximizing algebraic connectivity to enhance network robustness. Motivated by the need for precise robot position estimation in cooperative localization and pose-graph sparsification
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.15506
Autor:
Duque, Alice, Freire, Pedro, Manuylovich, Egor, Stoliarov, Dmitrii, Prilepsky, Jaroslaw, Turitsyn, Sergei
This work tackles the critical challenge of mitigating "hardware noise" in deep analog neural networks, a major obstacle in advancing analog signal processing devices. We propose a comprehensive, hardware-agnostic solution to address both correlated
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.08633
Human object recognition exhibits remarkable resilience in cluttered and dynamic visual environments. In contrast, despite their unparalleled performance across numerous visual tasks, Deep Neural Networks (DNNs) remain far less robust than humans, sh
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.02564
In recent years, there has been significant attention given to the robustness assessment of neural networks. Robustness plays a critical role in ensuring reliable operation of artificial intelligence (AI) systems in complex and uncertain environments
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.08285
We establish rigorous benchmarks for visual perception robustness. Synthetic images such as ImageNet-C, ImageNet-9, and Stylized ImageNet provide specific type of evaluation over synthetic corruptions, backgrounds, and textures, yet those robustness
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.18775
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wang, Jie1 (AUTHOR) wang_jie@buaa.edu.cn, Wu, Zili2 (AUTHOR), Lu, Minyan1 (AUTHOR), Ai, Jun1 (AUTHOR) wang_jie@buaa.edu.cn
Publikováno v:
Sensors (14248220). Aug2024, Vol. 24 Issue 15, p4874. 26p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ding Ma, Zhigang Deng, Chengyue Zhang, Renzhong Guo, Minmin Li, Wei Zhu, Xiaoming Li, Ye Zheng, Wuyang Hong, Miaoxi Zhao, Haochen Shi
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth, Vol 17, Iss 1 (2024)
In this study, we explore the robustness of urban road networks, a crucial aspect of urban infrastructure whose failure can significantly disrupt urban functionality. Our approach offers a fresh perspective on network robustness by focusing on intrin
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c97a5b6511594bcd976a6a716e139bf6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.