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pro vyhledávání: '"super-resolución"'
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Autor:
Martínez Juan, Pablo
En este trabajo se ha llevado a cabo la implementación de un dispositivo capaz de detectar emociones y alertar cuando ocurran cambios en la persona que dispone de él. Para ello se ha trabajado en la búsqueda de un modelo de red neuronal, entrenand
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______935::e8eb60f9cc67d6a01c27b2986f3da7ff
https://hdl.handle.net/10045/135161
https://hdl.handle.net/10045/135161
In Remote Sensing, much effort has been dedicated to the Super-Resolution field to overcome physical sensors limitations, and Deep Learning has vastly surpassed Interpolation and Reconstruction based methods. Spatial and multi-spectral based methods
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1404::f2ac0f99e2620627b92505f79338e86a
https://ddd.uab.cat/record/280723
https://ddd.uab.cat/record/280723
Publikováno v:
Informes Científicos y Técnicos (Universidad Nacional de la Patagonia Austral), Vol 5, Iss 3, Pp 109-120 (2014)
Hoy el procesamiento de imágenes se volvió cotidiano debido a la masificación de equipos que generan, almacenan y muestran imágenes digitales. Esto ocurre porque son necesarias (o deseables) imágenes con mayor resolución y tamaño a medida que
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https://doaj.org/article/8ad18ecea2af4d08963613e544275061
Autor:
Alcañiz Villanueva, Jorge
Publikováno v:
RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
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[ES] Con el auge de la capacidad computacional de los ordenadores en las últimas décadas, poco a poco se ha podido permitir introducir el uso de inteligencia artificial en el mundo digital, acabando incluso a ser un instrumento útil en el día a d
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::45840b0420a4f6ad2b3be97e98cb0f5f
https://hdl.handle.net/10251/175078
https://hdl.handle.net/10251/175078
Autor:
Peña Fernández, María
Publikováno v:
UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria
Universidad de Cantabria (UC)
Universidad de Cantabria (UC)
Artifacts are false structures or contrast disturbances seen in magnetic resonance (MR) images. They can be a source of wrong diagnosis, so it is important to detect or correct them if possible. We can classify them into three groups according to the
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1f006066d6e36e2ea71920a38f9724fb
http://hdl.handle.net/10902/25806
http://hdl.handle.net/10902/25806
Publikováno v:
Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Universitat Autònoma de Barcelona
Universitat Autònoma de Barcelona
Les tecnologies basades en aprenentatge profund s'han desenvolupat a gran velocitat en els últims anys i alhora proporcionen eines de molta efectivitat. En aquest treball s'aplicaran aquestes tecnologies per a la detecció de fonts del gas metà, un
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::11a61754e9ebf0dd80ff02311deadfae
https://ddd.uab.cat/record/248528
https://ddd.uab.cat/record/248528
Publikováno v:
Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Universitat Autònoma de Barcelona
Universitat Autònoma de Barcelona
Hyperspectral (HS) data is the most accurate interpretation of surface as it provides fine spectral information with hundreds of narrow contiguous bands as compared to multispectral (MS) data whose bands cover bigger wavelength portions of the electr
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::11662efa4625f63a48f74f2084679f86
https://ddd.uab.cat/record/238422
https://ddd.uab.cat/record/238422
Publikováno v:
Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Universitat Autònoma de Barcelona
Universitat Autònoma de Barcelona
Durante los últimos años en el campo de la visión por computador, sin duda, la tecnología de Deep Learning más utilizada son las redes generativas antagónicas más conocidas como GANs. Estas son capaces de generar imágenes prácticamente reali
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::282412c9d8c6ea40838c69c1e39b1475
https://ddd.uab.cat/record/226830
https://ddd.uab.cat/record/226830
Autor:
Esquena Calm, Oriol
Publikováno v:
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d2a9a981e5743dfdb753458c4d5ca199
http://hdl.handle.net/2117/329711
http://hdl.handle.net/2117/329711