Zobrazeno 1 - 10
of 3 284
pro vyhledávání: '"orthogonal Procrustes"'
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.
Autor:
Arnold, Gillian M., Gower, John C.
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 2007 Jan 01. 56(4), 445-458.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/4626778
Autor:
Ling, Shuyang
Given multiple point clouds, how to find the rigid transform (rotation, reflection, and shifting) such that these point clouds are well aligned? This problem, known as the generalized orthogonal Procrustes problem (GOPP), has found numerous applicati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.13725
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 12858-12869 (2023)
Unsupervised domain adaptation (UDA) aims to transfer and adapt knowledge from a labeled source domain to an unlabeled target domain. Traditionally, geometry-based alignment methods, e.g., Orthogonal Procrustes Alignment (OPA), formed an important cl
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/96e4297483e44cfd8cf4c35d8114dd3e
Autor:
Ling, Shuyang
Publikováno v:
In Applied and Computational Harmonic Analysis September 2023 66:62-100
Autor:
Ling, Shuyang
The generalized orthogonal Procrustes problem (GOPP) plays a fundamental role in several scientific disciplines including statistics, imaging science and computer vision. Despite its tremendous practical importance, it is generally an NP-hard problem
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.15493
Publikováno v:
NAACL-HLT 2021
Knowledge Graph Embeddings (KGEs) have been intensively explored in recent years due to their promise for a wide range of applications. However, existing studies focus on improving the final model performance without acknowledging the computational c
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.04676
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Multi-channel short-time Fourier transform (STFT) domain-based processing of reverberant microphone signals commonly relies on power-spectral-density (PSD) estimates of early source images, where early refers to reflections contained within the same
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.07493