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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 8 Monaten von @scadsfct
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driving
framework
platform-agnostic
autonomous
deep
xack
learning
reinforcement
Sim2Real
drivingframeworkplatform-agnosticautonomousdeepxacklearningreinforcementSim2Real
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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 9 Monaten von @scadsfct
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(cs.LG)
xack
FOS
learning
ep
(cs.CV)
(cs.CR)
sciences
Security
machine
Vision
Computer
Cryptography
information
Pattern
area_bigdata
yaff
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Recognition
(cs.LG)xackFOSlearningep(cs.CV)(cs.CR)sciencesSecuritymachineVisionComputerCryptographyinformationPatternarea_bigdatayaffarea_responsibleaiRecognition
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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 9 Monaten von @scadsfct
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FIS_scads
discourse,
argument
few-shot
xack
mining,
learning
frames,
aspects,
aspect-based
classification
energy
text
nuclear
FIS_scadsdiscourse,argumentfew-shotxackmining,learningframes,aspects,aspect-basedclassificationenergytextnuclear
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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 8 Monaten von @scadsfct
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neural
algorithms
spiking
xack
learning
plausible
networks
neurological
neuralalgorithmsspikingxacklearningplausiblenetworksneurological
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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 12 Monaten von @scadsfct
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topic_federatedlearn
visualization
data
machine
xack
problems
learning
analysis
yaff
AutoML
classification
topic_federatedlearnvisualizationdatamachinexackproblemslearninganalysisyaffAutoMLclassification
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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 8 Monaten von @scadsfct
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MLcps
machine
xack
learning
performance
cumulative
yaff
MLcpsmachinexacklearningperformancecumulativeyaff
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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 8 Monaten von @scadsfct
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Entity
Domains
Advantage
xack
Specific
Transfer
learning
Recognition
EntityDomainsAdvantagexackSpecificTransferlearningRecognition
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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 10 Monaten von @scadsfct
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Disease
deep
Cross-species
xack
model,
learning
matching,
Single-cell
RNA-seq,
topic_mathfoundation
COVID-19,
analysis,
state
Hamster
yaff
DiseasedeepCross-speciesxackmodel,learningmatching,Single-cellRNA-seq,topic_mathfoundationCOVID-19,analysis,stateHamsteryaff
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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 12 Monaten von @scadsfct
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modeling
Economics
Pipelines
Manuals
xack
learning
Biological
system
topic_software
systems
Production
machine
Software
yaff
modelingEconomicsPipelinesManualsxacklearningBiologicalsystemtopic_softwaresystemsProductionmachineSoftwareyaff
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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 12 Monaten von @scadsfct
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image
screening
deep
xack
learning
analysis
Image
Mask
3D
topic_federatedlearn
high-throughput
segmentation
spheroids
R-CNN
yaff
imagescreeningdeepxacklearninganalysisImageMask3Dtopic_federatedlearnhigh-throughputsegmentationspheroidsR-CNNyaff
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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 11 Monaten von @scadsfct
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(cs.LG)
data
xack
FOS
Probability
Mathematics
learning
Numerical
Statistics
Physical
(physics.data-an)
sciences
Analysis
machine
(math.NA)
Computer
information
(cs.LG)dataxackFOSProbabilityMathematicslearningNumericalStatisticsPhysical(physics.data-an)sciencesAnalysismachine(math.NA)Computerinformation
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1Steuerung von Compliant-Mechanismen durch Reinforcement Learning
L. Muschalski, J. Wollmann, A. Hornig, und N. Modler. GETRIEBETAGUNG 2022, (2022)
vor 10 Monaten von @scadsfct
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Compliant-Mechanismen
Steuerung
xack
Reinforcement
learning
topic_engineering
Compliant-MechanismenSteuerungxackReinforcementlearningtopic_engineering
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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 12 Monaten von @scadsfct
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convolutional
(SHM)
monitoring
neural
rotors;
xack
learning
networks
health
dense
composites;
connected
structural
composite
machine
fully
convolutional(SHM)monitoringneuralrotors;xacklearningnetworkshealthdensecomposites;connectedstructuralcompositemachinefully
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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 8 Monaten von @scadsfct
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Regularization
selection
distance
xack
learning
Subspace
Feature
RegularizationselectiondistancexacklearningSubspaceFeature
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1WARC-DL: Scalable Web Archive Processing for Deep Learning
N. Deckers, und M. Potthast. (2022)
vor 8 Monaten von @scadsfct
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Archive
WARC-DL
web
Scalable
deep
xack
learning
Processing
ArchiveWARC-DLwebScalabledeepxacklearningProcessing
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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 3 Monaten von @scadsfct
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User_Simulation
Biomechanical
Design
xack
Reinforcement
learning
Reward
Function
User_SimulationBiomechanicalDesignxackReinforcementlearningRewardFunction
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