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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Invariance des colorations“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Invariance des colorations"
Gayathri, V., Eric Clapten, S. Mahalakshmi und S. Rajes Kannan. „Color and Texture Feature Based Scene Classification“. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, Nr. 11 (01.11.2020): 4897–901. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9254.
Der volle Inhalt der QuelleDe Bortoli, Gian Marco, Karolina Prawda und Sebastian J. Schlecht. „Active Acoustics with a Phase Cancelling Modal Reverberator“. Journal of the Audio Engineering Society 72, Nr. 10 (16.10.2024): 705–15. http://dx.doi.org/10.17743/jaes.2022.0171.
Der volle Inhalt der QuelleImperiali, Christophe. „« La plus admirable personnification du génie germanique » : Faust comme stéréotype de la germanité“. Revue germanique internationale 39 (2024): 45–68. http://dx.doi.org/10.4000/123f2.
Der volle Inhalt der QuelleGURSKAYA, Nadya G., Arkady F. FRADKOV, Natalia I. POUNKOVA, Dmitry B. STAROVEROV, Maria E. BULINA, Yurii G. YANUSHEVICH, Yulii A. LABAS, Sergey LUKYANOV und Konstantin A. LUKYANOV. „A colourless green fluorescent protein homologue from the non-fluorescent hydromedusa Aequorea coerulescens and its fluorescent mutants“. Biochemical Journal 373, Nr. 2 (15.07.2003): 403–8. http://dx.doi.org/10.1042/bj20021966.
Der volle Inhalt der QuelleMøller, Anders Pape, Wei Liang und Diogo S. M. Samia. „Flight initiation distance, color and camouflage“. Current Zoology 65, Nr. 5 (22.02.2019): 535–40. http://dx.doi.org/10.1093/cz/zoz005.
Der volle Inhalt der QuelleHämäläinen, Liisa, Georgina E. Binns, Nathan S. Hart, Johanna Mappes, Paul G. McDonald, Louis G. O’Neill, Hannah M. Rowland, Kate D. L. Umbers und Marie E. Herberstein. „Predator selection on multicomponent warning signals in an aposematic moth“. Behavioral Ecology, 16.11.2023. http://dx.doi.org/10.1093/beheco/arad097.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Lipeng, Xiaolian Chen, Xinzhou Wu, Zizhou Hu, Shuhong Nie, Chenchao Huang, Shuo Zhang et al. „Hybrid Ag/Ni Mesh/PH 1000 Transparent Electrodes for High Performance Flexible Electrochromic Devices with Exceptional Stability“. Flexible and Printed Electronics, 05.06.2023. http://dx.doi.org/10.1088/2058-8585/acdb84.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Jhan-Wei, Ying-Rong Chen, Tsui-Wen Li, Pei-Jen L. Shaner und Si-Min Lin. „Long-term monitoring reveals invariant clutch size and unequal reproductive costs between sexes in a subtropical lacertid lizard“. Zoological Letters 6, Nr. 1 (06.01.2020). http://dx.doi.org/10.1186/s40851-019-0152-0.
Der volle Inhalt der QuelleShang, Xiao, Guicang He, Longjie Li, Chong Wang, Cheng Lu, Peiwen Zhang, Jiebin Niu und Lina Shi. „Controlling brightness in full color nanoprinting by all-dielectric metasurfaces“. Applied Physics Letters 122, Nr. 18 (01.05.2023). http://dx.doi.org/10.1063/5.0143215.
Der volle Inhalt der QuelleHayakawa, Hisashi, Yusuke Ebihara und Alexei A. Pevtsov. „Analyses of Equatorward Auroral Extensions during the Extreme Geomagnetic Storm on 15 July 1959“. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 17.11.2023. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stad3556.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Invariance des colorations"
Nisar, Zeeshan. „Self-supervised learning in the presence of limited labelled data for digital histopathology“. Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD016.
Der volle Inhalt der QuelleA key challenge in applying deep learning to histopathology is the variation in stainings, both inter and intra-stain. Deep learning models trained on one stain (or domain) often fail on others, even for the same task (e.g., kidney glomeruli segmentation). Labelling each stain is expensive and time-consuming, prompting researchers to explore domain adaptation based stain-transfer methods. These aim to perform multi-stain segmentation using labels from only one stain but are limited by the introduction of domain shift, reducing performance. Detecting and quantifying this domain shift is important. This thesis focuses on unsupervised methods to develop a metric for detecting domain shift and proposes a novel stain-transfer approach to minimise it. While multi-stain algorithms reduce the need for labels in target stains, they may struggle with tissue types lacking source-stain labels. To address this, the thesis focuses to improve multi-stain segmentation with less reliance on labelled data using self-supervision. While this thesis focused on kidney glomeruli segmentation, the proposed methods are designed to be applicable to other histopathology tasks and domains, including medical imaging and computer vision