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1On optimizing morphological neural networks for hyperspectral image classification
M. Kukushkin, M. Bogdan, und T. Schmid. Sixteenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2023), 13072, Seite 1307202. International Society for Optics and Photonics, SPIE, (2024)
vor einem Monat von @scadsfct
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classification
computer
deep
hyperspectral
image
learning
mathematical
morphological
morphology
networks
neuronal
remote
sensing
vision
classificationcomputerdeephyperspectralimagelearningmathematicalmorphologicalmorphologynetworksneuronalremotesensingvision
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2Democratising Artificial Intelligence for Pandemic Preparedness and Global Governance in Latin American and Caribbean Countries
A. de Carvalho, R. Bonidia, J. Kong, M. Dauhajre, C. Struchiner, G. Goedert, P. Stadler, M. Walter, D. Sanches, T. Day und 9 andere Autor(en). (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Artificial
Computer
FOS
Intelligence
Zno
and
information
sciences
ArtificialComputerFOSIntelligenceZnoandinformationsciences
(0)
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2Can Unlabelled Data Improve AI Applications? A Comparative Study on Self-Supervised Learning in Computer Vision.
M. Bauer, und C. Augenstein. Proceedings of the 18th Conference on Computer Science and Intelligence Systems, Volume 35 von FedCSIS 2023, Seite 93–101. IEEE, (September 2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Comparative
Computer
Data
Learning
Self-Supervised
Study
Unlabelled
Vision.
ComparativeComputerDataLearningSelf-SupervisedStudyUnlabelledVision.
(0)
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1ArcvaVX: OpenVX Framework for Adaptive Reconfigurable Computer Vision Architectures
L. Kalms, M. Nickel, und D. Göhringer. Applied Reconfigurable Computing. Architectures, Tools, and Applications - 19th International Symposium, ARC 2023, Proceedings, Seite 97--112. Germany, Springer Science and Business Media B.V., (2023)Publisher Copyright: © 2023, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.; 19th International Symposium on Applied Reconfigurable Computing, ARC 2023 ; Conference date: 27-09-2023 Through 29-09-2023.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_federatedlearn
Computer
FIS_scads
FPGA,
Framework,
HLS,
OpenVX
Vision,
topic_federatedlearnComputerFIS_scadsFPGA,Framework,HLS,OpenVXVision,
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1RTASS: a RunTime Adaptable and Scalable System for Network-on-Chip-Based Architectures
N. Charaf, J. Haase, A. Kulisch, {. Elm, und D. Göhringer. 2023 26th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD), Seite 585--592. IEEE, (08.09.2023)Publisher Copyright: © 2023 IEEE.; 26th Euromicro Conference on Digital System Design, DSD 2023 ; Conference date: 06-09-2023 Through 08-09-2023.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_federatedlearn
Computer
Embedded
FIS_scads
Machine
Runtime,
Scalability,
Shape
algorithms,
architecture,
computing,
learning
vision,
topic_federatedlearnComputerEmbeddedFIS_scadsMachineRuntime,Scalability,Shapealgorithms,architecture,computing,learningvision,
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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 3 Monaten von @scadsfct
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area_responsibleai
area_bigdata
(cs.CR),
(cs.CV),
(cs.LG),
Computer
Cryptography
FOS:
Learning
Machine
Pattern
Recognition
Security
Vision
and
ep
information
sciences
area_responsibleaiarea_bigdata(cs.CR),(cs.CV),(cs.LG),ComputerCryptographyFOS:LearningMachinePatternRecognitionSecurityVisionandepinformationsciences
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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 4 Monaten von @scadsfct
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(cs.LG),
(math.NA),
(physics.data-an),
Analysis
Analysis,
Computer
Data
FOS:
Learning
Machine
Mathematics,
Numerical
Physical
Probability
Statistics
and
information
sciences
sciences,
(cs.LG),(math.NA),(physics.data-an),AnalysisAnalysis,ComputerDataFOS:LearningMachineMathematics,NumericalPhysicalProbabilityStatisticsandinformationsciencessciences,
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1If there's a Trigger Warning, then where's the Trigger? Investigating Trigger Warnings at the Passage Level
M. Wiegmann, J. Rakete, M. Wolska, B. Stein, und M. Potthast. (2024)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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topic_language
(cs.CL),
(cs.CY),
Computation
Computer
Computers
FOS:
Language
Society
and
information
sciences
sciences,
topic_language(cs.CL),(cs.CY),ComputationComputerComputersFOS:LanguageSocietyandinformationsciencessciences,
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1Modeling Proficiency with Implicit User Representations
K. Breitwieser, A. Lahnala, C. Welch, L. Flek, und M. Potthast. (2021)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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(cs.CL),
Computation
Computer
FOS:
Language
and
information
sciences
sciences,
(cs.CL),ComputationComputerFOS:Languageandinformationsciencessciences,
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1Classification of hyperspectral endocrine tissue images using support vector machines
M. Maktabi, H. Köhler, M. Ivanova, T. Neumuth, N. Rayes, L. Seidemann, R. Sucher, B. Jansen-Winkeln, I. Gockel, M. Barberio und 1 andere Autor(en). Int. J. Med. Robot., 16 (5): 1--10 (Oktober 2020)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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and
assisted
computer
guided
head
imaged
imaging;
intraoperative
neck;
surgery;
thyroidectomy
andassistedcomputerguidedheadimagedimaging;intraoperativeneck;surgery;thyroidectomy
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1Integration of mathematical model predictions into routine workflows to support clinical decision making in haematology
K. Hoffmann, K. Cazemier, C. Baldow, S. Schuster, Y. Kheifetz, S. Schirm, M. Horn, T. Ernst, C. Volgmann, C. Thiede und 7 andere Autor(en). BMC Med. Inform. Decis. Mak., 20 (1): 28 (Februar 2020)
vor 5 Monaten von @scadsfct
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Clinical
Computer
Data
Haematology;
Individual
Mathematical
Model-based
Routine
Support
decision-making;
management;
modelling;
optimization;
planning;
simulation;
system
therapy
treatment
workflow;
ClinicalComputerDataHaematology;IndividualMathematicalModel-basedRoutineSupportdecision-making;management;modelling;optimization;planning;simulation;systemtherapytreatmentworkflow;
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