Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"residual convolutional networks"'
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-13 (2024)
Abstract Agriculture plays a pivotal role in the economic development of a nation, but, growth of agriculture is affected badly by the many factors one such is plant diseases. Early stage prediction of these disease is crucial role for global health
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/262db070a3464ac98e3c2a718b38ef41
Autor:
Junkang Chen, Junying Han
Publikováno v:
Frontiers in Immunology, Vol 14 (2023)
IntroductionThe World Health Organization (WHO) has assessed the global public risk of monkeypox as moderate, and 71 WHO member countries have reported more than 14,000 cases of monkeypox infection. At present, the identification of clinical symptoms
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1c33f36b335947c5ba32b6fce40c5baf
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.
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:
Gonzalez-Poy, Eduard Marcel
In this project we have developed a low complexity model for acoustic scene classification; based on the challenge of task 1 of DCASE 2022, where a benchmark model to overcome is proposed. To achieve low complexity, we propose knowledge distillation
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=reunir____es::d574295eba8374687bb85a0b0f63c54f
https://reunir.unir.net/handle/123456789/13801
https://reunir.unir.net/handle/123456789/13801
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.