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1What Makes a Model Breathe? Understanding Reinforcement Learning Reward Function Design in Biomechanical User Simulation
H. Selder, F. Fischer, P. Kristensson, und A. Fleig. Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Seite 1–10. ACM, (April 2025)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Biomechanical
Design
Function
Reinforcement
Reward
User_Simulation
xack
learning
BiomechanicalDesignFunctionReinforcementRewardUser_Simulationxacklearning
(0)
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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 7 Monaten von @scadsfct
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Feature
Regularization
Subspace
distance
learning
selection
xack
FeatureRegularizationSubspacedistancelearningselectionxack
(0)
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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 7 Monaten von @scadsfct
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MLcps
cumulative
learning
machine
performance
yaff
xack
MLcpscumulativelearningmachineperformanceyaffxack
(0)
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1WARC-DL: Scalable Web Archive Processing for Deep Learning
N. Deckers, und M. Potthast. (2022)
vor 7 Monaten von @scadsfct
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Archive
Processing
Scalable
WARC-DL
xack
learning
deep
web
ArchiveProcessingScalableWARC-DLxacklearningdeepweb
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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 7 Monaten von @scadsfct
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Sim2Real
autonomous
deep
driving
framework
learning
platform-agnostic
reinforcement
xack
Sim2Realautonomousdeepdrivingframeworklearningplatform-agnosticreinforcementxack
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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 7 Monaten von @scadsfct
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Advantage
Domains
Entity
Recognition
Specific
Transfer
xack
learning
AdvantageDomainsEntityRecognitionSpecificTransferxacklearning
(0)
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1Learning 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 7 Monaten von @scadsfct
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algorithms
learning
networks
neural
neurological
plausible
spiking
xack
algorithmslearningnetworksneuralneurologicalplausiblespikingxack
(0)
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1Few-Shot Learning for Argument Aspects of the Nuclear Energy Debate
L. Jurkschat, G. Wiedemann, M. Heinrich, M. Ruckdeschel, und S. Torge. 2022 Language Resources and Evaluation Conference, LREC 2022, Seite 663--672. European Language Resources Association (ELRA), (2022)Publisher Copyright: © European Language Resources Association (ELRA), licensed under CC-BY-NC-4.0.; 13th International Conference on Language Resources and Evaluation Conference, LREC 2022 ; Conference date: 20-06-2022 Through 25-06-2022.
vor 8 Monaten von @scadsfct
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FIS_scads
argument
aspect-based
aspects,
classification
discourse,
energy
few-shot
frames,
mining,
nuclear
text
xack
learning
FIS_scadsargumentaspect-basedaspects,classificationdiscourse,energyfew-shotframes,mining,nucleartextxacklearning
(0)
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2Assessing the Impact of Image Dataset Features on Privacy-Preserving Machine Learning
L. Lange, M. Heykeroth, und E. Rahm. arXiv preprint arXiv:2409.01329, (September 2024)
vor 8 Monaten von @scadsfct
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(cs.CR)
(cs.CV)
(cs.LG)
Computer
Cryptography
FOS
Pattern
Recognition
Security
Vision
area_bigdata
area_responsibleai
ep
information
learning
machine
sciences
xack
yaff
(cs.CR)(cs.CV)(cs.LG)ComputerCryptographyFOSPatternRecognitionSecurityVisionarea_bigdataarea_responsibleaiepinformationlearningmachinesciencesxackyaff
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1Neural network-assisted humanisation of COVID-19 hamster transcriptomic data reveals matching severity states in human disease
V. Friedrich, P. Pennitz, E. Wyler, J. Adler, D. Postmus, K. Müller, L. Teixeira Alves, J. Prigann, F. Pott, D. Vladimirova und 10 andere Autor(en). eBioMedicine, (2024)
vor 9 Monaten von @scadsfct
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COVID-19,
Cross-species
Disease
Hamster
RNA-seq,
Single-cell
analysis,
learning
matching,
model,
state
topic_mathfoundation
yaff
xack
deep
COVID-19,Cross-speciesDiseaseHamsterRNA-seq,Single-cellanalysis,learningmatching,model,statetopic_mathfoundationyaffxackdeep
(0)
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1Stability selection enables robust learning of partial differential equations from limited noisy data
S. Maddu, B. Cheeseman, I. Sbalzarini, und C. Müller. (2019)
vor 10 Monaten von @scadsfct
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(cs.LG)
(math.NA)
(physics.data-an)
Analysis
Computer
FOS
Mathematics
Numerical
Physical
Probability
Statistics
data
information
learning
machine
sciences
xack
(cs.LG)(math.NA)(physics.data-an)AnalysisComputerFOSMathematicsNumericalPhysicalProbabilityStatisticsdatainformationlearningmachinesciencesxack
(0)
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1Structural damage identification of composite rotors based on fully connected neural networks and convolutional neural networks
V. Scholz, P. Winkler, A. Hornig, M. Gude, und A. Filippatos. Sensors (Basel), 21 (6): 2005 (März 2021)
vor 11 Monaten von @scadsfct
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(SHM)
composite
composites;
connected
convolutional
dense
fully
health
machine
monitoring
neural
rotors;
structural
xack
learning
networks
(SHM)compositecomposites;connectedconvolutionaldensefullyhealthmachinemonitoringneuralrotors;structuralxacklearningnetworks
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1Machine Learning Made Easy (MLme): a comprehensive toolkit for machine learning-driven data analysis
A. Akshay, M. Katoch, N. Shekarchizadeh, M. Abedi, A. Sharma, F. Burkhard, R. Adam, K. Monastyrskaya, und A. Gheinani. Gigascience, (Januar 2024)
vor 11 Monaten von @scadsfct
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AutoML
analysis
classification
data
learning
machine
problems
topic_federatedlearn
visualization
xack
yaff
AutoMLanalysisclassificationdatalearningmachineproblemstopic_federatedlearnvisualizationxackyaff
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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 2022)
vor 11 Monaten von @scadsfct
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Python
classification
evaluation
learning
machine
model
package
problems
score
topic_federatedlearn
unified
xack
yaff
Pythonclassificationevaluationlearningmachinemodelpackageproblemsscoretopic_federatedlearnunifiedxackyaff
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1SpheroScan: a user-friendly deep learning tool for spheroid image analysis
A. Akshay, M. Katoch, M. Abedi, N. Shekarchizadeh, M. Besic, F. Burkhard, A. Bigger-Allen, R. Adam, K. Monastyrskaya, und A. Gheinani. Gigascience, (Dezember 2022)
vor 11 Monaten von @scadsfct
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3D
Image
Mask
R-CNN
analysis
deep
high-throughput
image
learning
screening
segmentation
spheroids
topic_federatedlearn
xack
yaff
3DImageMaskR-CNNanalysisdeephigh-throughputimagelearningscreeningsegmentationspheroidstopic_federatedlearnxackyaff
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1Socio-Technical Anti-Patterns in Building ML-Enabled Software: Insights from Leaders on the Forefront
A. Mailach, und N. Siegmund. 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE), Seite 690--702. IEEE, (Mai 2023)
vor 11 Monaten von @scadsfct
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Biological
Economics
Manuals
Pipelines
Production
Software
learning
modeling
system
systems
topic_software
xack
yaff
machine
BiologicalEconomicsManualsPipelinesProductionSoftwarelearningmodelingsystemsystemstopic_softwarexackyaffmachine
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