Zobrazeno 1 - 10
of 29 422
pro vyhledávání: '"signal extraction"'
Autor:
Lautizi, Ginevra, Di Trapani, Vittorio, Studer, Alain, Zdora, Marie-Christine, De Marco, Fabio, Kim, Jisoo, Marone, Federica, Stampanoni, Marco, Thibault, Pierre
We demonstrate a robust signal extraction method for X-ray speckle-based tensor tomography. We validate the effectiveness of the method for several carbon fiber composites, highlighting its potential for industrial applications. The proposed method c
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.18482
Autor:
Livsey, James1 (AUTHOR) james.a.livsey@census.gov, McElroy, Tucker1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Official Statistics (JOS). Dec2024, Vol. 40 Issue 4, p660-684. 25p.
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.
The present study presents a novel application for normalizing flows for domain adaptation. The study investigates the ability of flow based neural networks to improve signal extraction of $\Lambda$ Hyperons at CLAS12. Normalizing Flows can help mode
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.14076
Autor:
Li, Yu1 (AUTHOR), Zhang, Haiyang1 (AUTHOR) ocean@bit.edu.cn, Zhang, Bowen1 (AUTHOR) ocean@bit.edu.cn, Qi, Yujiao1 (AUTHOR), Chen, Si1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Sensors (14248220). Nov2024, Vol. 24 Issue 21, p7027. 18p.
Autor:
Cheng, Langlang1,2,3,4 (AUTHOR) chenglanglang@ntsc.ac.cn, Zhang, Shougang1,2,3,4 (AUTHOR) szhang@ntsc.ac.cn, Qi, Zhen1,2,3,4 (AUTHOR) qizhen@ntsc.ac.cn, Wang, Xin1,3,4 (AUTHOR) wangx@ntsc.ac.cn, Chen, Yingming1,3,4 (AUTHOR) cym@ntsc.ac.cn, Feng, Ping1,2,3,4 (AUTHOR) pingfp@ntsc.ac.cn
Publikováno v:
Remote Sensing. Aug2024, Vol. 16 Issue 16, p3012. 24p.
Remote photoplethysmography (rPPG) technique extracts blood volume pulse (BVP) signals from subtle pixel changes in video frames. This study introduces rFaceNet, an advanced rPPG method that enhances the extraction of facial BVP signals with a focus
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.09034
Publikováno v:
Published in Physics Letters B, Volume 858, November 2024, 139016
Sapce-borne gravitational wave antennas, such as LISA and LISA-like mission (Taiji and Tianqin), will offer novel perspectives for exploring our Universe while introduce new challenges, especially in data analysis. Aside from the known challenges lik
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.13091