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1Learning Electron Bunch Distribution along a FEL Beamline by Normalising Flows
A. Willmann, J. Cabadağ, Y. Chang, R. Pausch, A. Ghaith, A. Debus, A. Irman, M. Bussmann, U. Schramm, und N. Hoffmann. (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Bunch
Distribution
Electron
Learning
Zno
imported
BunchDistributionElectronLearningZnoimported
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1Continual learning autoencoder training for a particle-in-cell simulation via streaming
P. Stiller, V. Makdani, F. Pöschel, R. Pausch, A. Debus, M. Bussmann, und N. Hoffmann. (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Continual
Zno
autoencoder
imported
learning
particle-in-cell
simulation
training
ContinualZnoautoencoderimportedlearningparticle-in-cellsimulationtraining
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1Key Point Analysis via Contrastive Learning and Extractive Argument Summarization
M. Alshomary, T. Gurcke, S. Syed, P. Heinisch, M. Spliethöver, P. Cimiano, M. Potthast, und H. Wachsmuth. 8th Workshop on Argument Mining (ArgMining 2021) at EMNLP, Seite 184--189. Association for Computational Linguistics, (November 2021)
vor einem Monat von @scadsfct
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Analysis
Argument
Contrastive
Extractive
Key
Learning
Point
Summarization
Zno
AnalysisArgumentContrastiveExtractiveKeyLearningPointSummarizationZno
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1Unsupervised feature selection based on variance–covariance subspace distance
S. Karami, F. Saberi-Movahed, P. Tiwari, P. Marttinen, und S. Vahdati. Neural Networks, (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Feature
Regularization
Subspace
Xack
distance
learning
selection
FeatureRegularizationSubspaceXackdistancelearningselection
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2Self-supervised learning in histopathology: New perspectives for prostate cancer grading
M. Bauer, und C. Augenstein. Lecture Notes in Computer Science, Springer Nature Switzerland, Cham, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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Yaff
cancer
grading
histopathology
learning
prostate
self-supervised
topic_lifescience
Yaffcancergradinghistopathologylearningprostateself-supervisedtopic_lifescience
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1MLcps: machine learning cumulative performance score for classification problems
A. Akshay, M. Abedi, N. Shekarchizadeh, F. Burkhard, M. Katoch, A. Bigger-Allen, R. Adam, K. Monastyrskaya, und A. Gheinani. GigaScience, (Dezember 2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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MLcps
Xack
Yaff
cumulative
learning
machine
performance
MLcpsXackYaffcumulativelearningmachineperformance
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1Manifold learning, the scheme of Laplacian eigenmaps
P. Joharinad, und J. Jost. Mathematics of Data, Springer International Publishing, Cham, (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Laplacian
Manifold
eigenmaps
learning
LaplacianManifoldeigenmapslearning
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1GradTree: Learning axis-aligned decision trees with gradient descent
S. Marton, S. Lüdtke, C. Bartelt, und H. Stuckenschmidt. (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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GradTree
Learning
Zno
axis-aligned
decision
descent
gradient
trees
GradTreeLearningZnoaxis-aligneddecisiondescentgradienttrees
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1WARC-DL: Scalable Web Archive Processing for Deep Learning
N. Deckers, und M. Potthast. (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Archive
Deep
Learning
Processing
Scalable
WARC-DL
Web
Xack
ArchiveDeepLearningProcessingScalableWARC-DLWebXack
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1Cost-Sensitive Best Subset Selection for Logistic Regression: A Mixed-Integer Conic Optimization Perspective
R. Knauer, und E. Rodner. KI 2023: Advances in Artificial Intelligence: 46th German Conference on AI, Berlin, Germany, September 26--29, 2023, Proceedings, Seite 114--129. Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Zno
best
conic
cost-sensitive
interpretable
learning
machine
meta-learning
mixed-integer
optimization
selection
subset
Znobestconiccost-sensitiveinterpretablelearningmachinemeta-learningmixed-integeroptimizationselectionsubset
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1A platform-agnostic deep reinforcement learning framework for effective Sim2Real transfer towards autonomous driving
D. Li, und O. Okhrin. Commun Eng, 3 (1): 147 (Oktober 2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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Sim2Real
Xack
autonomous
deep
driving
framework
learning
platform-agnostic
reinforcement
Sim2RealXackautonomousdeepdrivingframeworklearningplatform-agnosticreinforcement
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1Named Entity Recognition for Specific Domains - Take Advantage of Transfer Learning
S. Torge, W. Hahn, L. Manjunath, und R. Jäkel. International Journal of Information Science and Technology, (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Advantage
Domains
Entity
Learning
Recognition
Specific
Transfer
Xack
AdvantageDomainsEntityLearningRecognitionSpecificTransferXack
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1Extendable hybrid approach to detect conscious states in a CLIS patient using machine learning
S. Adama, S. Wu, N. Nicolaou, und M. Bogdan. SNE Simul. Notes Eur., 32 (1): 37--45 (2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Zno
conscious
hybrid
learning
machine
patient
states
{CLIS}
Znoconscioushybridlearningmachinepatientstates{CLIS}
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2Learning algorithms for spiking neural networks: should one use learning algorithms from ANN/DL or neurological plausible learning? - A thought-provoking impulse
M. Bogdan. XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja), Servizo de Publicacións da UDC, (September 2022)
vor einem Monat von @scadsfct
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Learning
Xack
algorithms
learning
networks
neural
neurological
plausible
spiking
LearningXackalgorithmslearningnetworksneuralneurologicalplausiblespiking
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2Learning algorithms for spiking neural networks: should one use learning algorithms from ANN/DL or neurological plausible learning? - A thought-provoking impulse
M. Bogdan. XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja), Servizo de Publicacións da UDC, (September 2022)
vor einem Monat von @scads.ai
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Learning
neural
algorithms
spiking
learning
from:scadsfct
plausible
networks
neurological
Learningneuralalgorithmsspikinglearningfrom:scadsfctplausiblenetworksneurological
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2Evaluating the DoC-Forest tool for Classifying the State of Consciousness in a Completely Locked-In Syndrome Patient
O. Kirsten, M. Bogdan, und S. Adama. 2023 7th International Conference on Imaging, Signal Processing and Communications (ICISPC), Seite 37-41. (2023)
vor einem Monat von @scadsfct
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Complexity
Computational
Consciousness
Information
Learning
Locked-In
Machine
Measures
Modeling
Neuroscience
Prediction
Predictive
Processing
Signal
Syndrome
Theory
Training
Zno
algorithms
and
data
learning
modeling
models
processing
ComplexityComputationalConsciousnessInformationLearningLocked-InMachineMeasuresModelingNeurosciencePredictionPredictiveProcessingSignalSyndromeTheoryTrainingZnoalgorithmsanddatalearningmodelingmodelsprocessing
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2Evaluating the DoC-Forest tool for Classifying the State of Consciousness in a Completely Locked-In Syndrome Patient
O. Kirsten, M. Bogdan, und S. Adama. 2023 7th International Conference on Imaging, Signal Processing and Communications (ICISPC), Seite 37-41. (2023)
vor einem Monat von @scads.ai
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models
Consciousness
Prediction
from:scadsfct
Syndrome
Predictive
processing
modeling
Theory
algorithms
data
learning
Information
Complexity
Modeling
Processing
Machine
Learning
Neuroscience
Training
Measures
Locked-In
and
Computational
Signal
modelsConsciousnessPredictionfrom:scadsfctSyndromePredictiveprocessingmodelingTheoryalgorithmsdatalearningInformationComplexityModelingProcessingMachineLearningNeuroscienceTrainingMeasuresLocked-InandComputationalSignal
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1Key Point Analysis via Contrastive Learning and Extractive Argument Summarization

1Unsupervised feature selection based on variance–covariance subspace distance

2Self-supervised learning in histopathology: New perspectives for prostate cancer grading

1MLcps: machine learning cumulative performance score for classification problems

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1Extendable hybrid approach to detect conscious states in a CLIS patient using machine learning

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