Thematische Bibliographien / Neural ODEs

Inhaltsverzeichnis

  1. Zeitschriftenartikel
  2. Dissertationen
  3. Bücher
  4. Buchteile
  5. Konferenzberichte
  6. Berichte der Organisationen

Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Neural ODEs“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 22. Februar 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Neural ODEs"

1

Filici, Cristian. „On a Neural Approximator to ODEs“. IEEE Transactions on Neural Networks 19, Nr. 3 (März 2008): 539–43. http://dx.doi.org/10.1109/tnn.2007.915109.

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Zhou, Fan, und Liang Li. „Forecasting Reservoir Inflow via Recurrent Neural ODEs“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 17 (18.05.2021): 15025–32. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i17.17763.

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Forecasting reservoir inflow is critical for making many policies, ranging from flood control and agriculture irrigation to water ecology management, hydropower generation, and landslide prevention. Prior studies mainly exploit autoregressive models -- e.g., recurrent neural networks (RNN) and its many variants -- to model the flow time series's temporal pattern. However, existing approaches rely on regular and accurate inflow observations, which either fail to predict multi-scale inflow (e.g., an hour, a day, or a month ahead prediction) or ignore the uncertainty of observations due to confounding factors such as snowmelt and precipitation. To address the limitations, we propose a novel inflow forecasting model by incorporating the uncertainty of the observations into the RNN model and the continuous-time dynamics of the latent states with neural ordinary differential equations (ODE). Our method, called FlowODE, explicitly encodes the stochasticity of hidden conditions in addition to the temporal dependencies among inflow observations. Moreover, FlowODE explores a continuum of layers instead of discrete RNNs to model the hidden states' dynamics, allowing us to infer the inflow at any time horizon flexibly. We conduct extensive experiments on the real-world datasets collected from two large-scale hydropower dams. The results show that our method consistently outperforms previous inflow forecasting models while providing adaptable predictions and a flexible balance between prediction accuracy and computational cost.
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Cui, Wenjun, Honglei Zhang, Haoyu Chu, Pipi Hu und Yidong Li. „On robustness of neural ODEs image classifiers“. Information Sciences 632 (Juni 2023): 576–93. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.03.049.

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Fronk, Colby, und Linda Petzold. „Interpretable polynomial neural ordinary differential equations“. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 33, Nr. 4 (April 2023): 043101. http://dx.doi.org/10.1063/5.0130803.

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Neural networks have the ability to serve as universal function approximators, but they are not interpretable and do not generalize well outside of their training region. Both of these issues are problematic when trying to apply standard neural ordinary differential equations (ODEs) to dynamical systems. We introduce the polynomial neural ODE, which is a deep polynomial neural network inside of the neural ODE framework. We demonstrate the capability of polynomial neural ODEs to predict outside of the training region, as well as to perform direct symbolic regression without using additional tools such as SINDy.
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Zhou, Fan, Liang Li, Kunpeng Zhang und Goce Trajcevski. „Urban flow prediction with spatial–temporal neural ODEs“. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 124 (März 2021): 102912. http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2020.102912.

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Esteve-Yagüe, Carlos, und Borjan Geshkovski. „Sparsity in long-time control of neural ODEs“. Systems & Control Letters 172 (Februar 2023): 105452. http://dx.doi.org/10.1016/j.sysconle.2022.105452.

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Kuptsov, P. V., A. V. Kuptsova und N. V. Stankevich. „Artificial Neural Network as a Universal Model of Nonlinear Dynamical Systems“. Nelineinaya Dinamika 17, Nr. 1 (2021): 5–21. http://dx.doi.org/10.20537/nd210102.

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We suggest a universal map capable of recovering the behavior of a wide range of dynamical systems given by ODEs. The map is built as an artificial neural network whose weights encode a modeled system. We assume that ODEs are known and prepare training datasets using the equations directly without computing numerical time series. Parameter variations are taken into account in the course of training so that the network model captures bifurcation scenarios of the modeled system. The theoretical benefit from this approach is that the universal model admits applying common mathematical methods without needing to develop a unique theory for each particular dynamical equations. From the practical point of view the developed method can be considered as an alternative numerical method for solving dynamical ODEs suitable for running on contemporary neural network specific hardware. We consider the Lorenz system, the Rössler system and also the Hindmarch – Rose model. For these three examples the network model is created and its dynamics is compared with ordinary numerical solutions. A high similarity is observed for visual images of attractors, power spectra, bifurcation diagrams and Lyapunov exponents.
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Grunbacher, Sophie, Ramin Hasani, Mathias Lechner, Jacek Cyranka, Scott A. Smolka und Radu Grosu. „On the Verification of Neural ODEs with Stochastic Guarantees“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 13 (18.05.2021): 11525–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17372.

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We show that Neural ODEs, an emerging class of time-continuous neural networks, can be verified by solving a set of global-optimization problems. For this purpose, we introduce Stochastic Lagrangian Reachability (SLR), an abstraction-based technique for constructing a tight Reachtube (an over-approximation of the set of reachable states over a given time-horizon), and provide stochastic guarantees in the form of confidence intervals for the Reachtube bounds. SLR inherently avoids the infamous wrapping effect (accumulation of over-approximation errors) by performing local optimization steps to expand safe regions instead of repeatedly forward-propagating them as is done by deterministic reachability methods. To enable fast local optimizations, we introduce a novel forward-mode adjoint sensitivity method to compute gradients without the need for backpropagation. Finally, we establish asymptotic and non-asymptotic convergence rates for SLR.
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Ruiz-Balet, Domènec, Elisa Affili und Enrique Zuazua. „Interpolation and approximation via Momentum ResNets and Neural ODEs“. Systems & Control Letters 162 (April 2022): 105182. http://dx.doi.org/10.1016/j.sysconle.2022.105182.

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Cuchiero, Christa, Martin Larsson und Josef Teichmann. „Deep Neural Networks, Generic Universal Interpolation, and Controlled ODEs“. SIAM Journal on Mathematics of Data Science 2, Nr. 3 (Januar 2020): 901–19. http://dx.doi.org/10.1137/19m1284117.

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "Neural ODEs"

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Monsel, Thibault. „Deep Learning for Partially Observed Dynamical Systems“. Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG113.

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Les équations différentielles partielles (EDP) sont la pierre angulaire de la modélisation des systèmes dynamiques dans diverses disciplines scientifiques. Traditionnellement, les scientifiques utilisent une méthodologie rigoureuse pour interagir avec les processus physiques, collecter des données empiriques et dériver des modèles théoriques. Cependant, même lorsque ces modèles correspondent étroitement aux données observées, ce qui n'est souvent pas le cas, les simplifications nécessaires à l'étude et à la simulation peuvent obscurcir notre compréhension des phénomènes sous-jacents.Cette thèse explore la manière dont les données acquises à partir de systèmes dynamiques peuvent être utilisées pour améliorer et/ou dériver de meilleurs modèles. Le manuscrit se concentre particulièrement sur les dynamiques partiellement observées, où l'état complet du système n'est pas complètement mesuré ou observé. Grâce à la théorie des systèmes partiellement observés, y compris le formalisme de Mori-Zwanzig et le théorème de Takens, nous motivons une structure non-markovienne, en particulier les équations différentielles à retardement (EDR).En combinant le pouvoir d'expression des réseaux neuronaux avec les EDR, nous proposons de nouveaux modèles pour les systèmes partiellement observés. Comme les EDP basées sur les réseaux neuronaux (EDP neuronales) en sont encore à leurs débuts, nous étendons l'état actuel de l'art dans ce domaine en étudiant et en comparant les modèles d'EDP neuronales avec des types de retard arbitraires connus a-priori à travers une variété de systèmes dynamiques. Ces références incluent des systèmes avec des retards dépendant du temps et de l'état. Sur la base de ces études, nous explorons ensuite la paramétrisation des retards constants dans les EDP neuronales. Nos résultats démontrent que l'introduction de retards constants pouvant être appris, par opposition à des configurations de retards fixes, permet d'améliorer les performances globales de la modélisation et de l'ajustement des systèmes dynamiques.Nous appliquons ensuite les EDP neurales non markoviennes avec des retards constants pouvant être appris à la modélisation de la fermeture et de la correction des systèmes dynamiques, en démontrant une meilleure précision à long terme par rapport aux termes des équations différentielles ordinaires. Enfin, nous explorons l'utilisation des EDR neuronales dans le contexte de la commande prédictive de modèle pour le contrôle des systèmes dynamiques
Partial Differential Equations (PDEs) are the cornerstone of modeling dynamical systems across various scientific disciplines. Traditionally, scientists employ a rigorous methodology to interact with physical processes, collect empirical data, and derive theoretical models. However, even when these models align closely with observed data, which is often not the case, the necessary simplifications made for study and simulation can obscure our understanding of the underlying phenomena.This thesis explores how data acquired from dynamical systems can be utilized to improve and/or derive better models. The manuscript focuses particularly on partially observed dynamics, where the system's full state is not completely measured or observed. Through the theory of partially observed systems, including the Mori-Zwanzig formalism and Takens' theorem, we motivate a non-Markovian structure, specifically Delay Differential Equations (DDEs).By combining the expressive power of neural networks with DDEs, we propose novel models for partially observed systems. As neural network-based DDEs (Neural DDEs) are still in their infancy, we extend the current state of the art in this field by studying and benchmarking Neural DDE models with a-priori known arbitrary delay types across a variety of dynamical systems. These benchmarks include systems, with time-dependent and state-dependent delays. Building upon these investigations, we then explore the parameterization of constant delays in Neural DDEs. Our findings demonstrate that introducing learnable constant delays, as opposed to fixed delay configurations, results in improved overall performance in dynamical system modeling and fitting.We then apply the non-Markovian Neural DDEs with learnable constant delays to dynamical system closure and correction modeling, demonstrating improved long-term accuracy compared to Ordinary Differential Equation terms. Lastly, we explore the use of Neural DDEs in the context of Model Predictive Control (MPC) for controlling dynamical systems
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Tacuri, Patrícia Hilario. „Equações diferenciais funcionais neutras, comportamento assintótico e representação“. Universidade de São Paulo, 2013. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-02042013-104407/.

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O objetivo deste trabalho é investigar propriedades qualitativas das equações diferenciais funcionais neutras (EDFNs) e introduzir uma classe geral de equações chamadas EDFNs em medida. Obtemos resultados sobre o comportamento assintótico para uma classe de EDFNs com coeficientes periódicos, onde o período e o retardamento estão racionalmente relacionados. Também, conseguimos mostrar que a dicotomia exponencial do operador solução das equações diferenciais funcionais com retardamento (EDFRs) não autônomas implica na existência de soluções limitadas para EDFRs não homogêneas associadas. Finalmente, através da teoria das equações diferenciais ordinárias generalizas (EDOs generalizadas), obtemos resultados de existência e unicidade, dependência contnua em relação aos dados inicias, das soluções das EDFNs em medida. Os resultados novos apresentados neste trabalho estão contidos nos artigos [31, 43]
The aim of this work is to investigate qualitative properties of neutral functional differential equations (NFDEs) and introduce a general class of equations called measure NFDE . We obtain results on the asymptotic behavior for a class of NFDEs with periodic coefficients, where the period and delay are rationally related. Moreover, we show that the exponential dichotomy of the solution operator of non autonomous retarded functional differential equations (RFDEs) implies the existence of bounded solutions to the associated non homogeneous RFDEs. Finally, using the theory of generalized ordinary differential equations (generalized ODEs), we obtain results of existence and uniqueness, continuous dependence on parameters of the solutions of measure NFDEs. The new results presented in this work are contained in the articles [31,43]
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Khudhair, Ali Dheyaa. „VECTOR QUANTIZATION USING ODE BASED NEURAL NETWORK WITH VARYING VIGILANCE PARAMETER“. OpenSIUC, 2012. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/478.

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Vector Quantization importance has been increasing and it is becoming a vital element in the process of classification and clustering of different types of information to help in the development of machines learning and decisions making, however the different techniques that implements Vector Quantization have always come short in some aspects. A lot of researchers have turned their heads towards the idea of creating a Vector Quantization mechanism that is fast and can be used to classify data that is rapidly being generated from some source, most of the mechanisms depend on a specific style of neural networks, this research is one of those attempts. One of the dilemmas that this technology faces is the compromise that has to be made between the accuracy of the results and the speed of the classification or quantization process, also the complexity of the suggested algorithms makes it very hard to implement and realize any of them on a hardware that can be used as a fast-online classifier which can keep up with the speed of the information being presented to the system, an example for such information sources would be high speed processors, and computer networks intrusion detection systems. This research focuses on creating a Vector Quantizer using neural networks, the neural network that is used in this study is a novel one and has a unique feature that comes from the fact that it is based solely on a set of ordinary differential equations. The input data will be injected in those equations and the classification would be based on finding the equilibrium points of the system with the presence of those input patterns. The elimination of conditional statements in this neural network would mean that the implementation and the execution of the classification process of this technique would have one single path that can accommodate any value. A single execution path will provide easier algorithm analysis and open the possibility to realizing it on a pure analog circuit that can have an operation speed able to match the speed of incoming information and classify the data in a real time fashion. The details of this dynamical system will be provided in this research, also the shortcomings that we have faced and how we overcame them will be explained in particulars. Also, a drastic change in the way of looking at the speed vs. accuracy compromise has been made and presented in this research, aiming towards creating a technique that can produce accurate results with high speeds.
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Kortmann, Konstantin. „Abriss und Neubau oder Kernsanierung? eine empirische Untersuchung zur Nutzungsdauer von Wohngebäuden des 20. Jahrhunderts im Ruhrgebiet“. Köln R. Müller, 2007. http://d-nb.info/990659798/04.

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Wermann, Silke. „Analytik von phenolischen Substanzen und Epoxiden in Materialien mit Lebensmittel- und/oder dermalem Kontakt“. Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2008. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-ds-1228839995955-73499.

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Ein Großteil der Lebensmittel wird in der heutigen Zeit vor allem aufgrund ihrer langen Haltbarkeit in Konservendosen verpackt. Zur Qualitätserhaltung des Lebensmittels werden Weißblechdosen im Innenbereich in der Regel mit einer Lackierung versehen. Lackrohstoffe sind dabei u. a. Phenol- und Epoxidharze, die als Basis- oder Vernetzerkomponente eingesetzt werden. Bei der Herstellung und Lagerung dieser Lebensmittel kann jedoch nicht ausgeschlossen werden, dass es zur Migration von Bestandteilen aus der Kunststoffinnenbeschichtung in das Füllgut kommt. Toxikologisch und somit auch analytisch sind dabei vor allem die migrierenden Verbindungen unter 1000 Da von Interesse, da Substanzen mit einer Molmasse von über 1000 Da nur zu weniger als 1 % im Gastrointestinaltrakt absorbiert werden. Analytik von phenolischen Verbindungen Bei Untersuchungen zur Migration phenolischer Verbindungen unter Verwendung verschiedener Modellcoatings und Simulanzlösemittel wurden Konzentrationen an migrierenden phenolischen Substanzen in Summe bis 160 µg/dm² bestimmt, womit dieser Gehalt deutlich unter dem gesetzlichen Grenzwert für die Gesamtmigration von 10 mg/dm² liegt. Die Quantifizierung erfolgte dabei über SEC-FLD-Kalibriergeraden der für diese Coatings verwendeten Phenolharze. Tendenziell steigt dabei die Menge an übergehenden Verbindungen mit abnehmender Polarität der verwendeten Simulanzien. Ebenso abhängig vom Lösungsmittel ist die Molekulargewichts¬verteilung der im Migrat enthaltenen Phenole. So zeigte sich eine deutliche Verschiebung der phenolischen Verbindungen zu höheren Molekulargewichten mit abnehmender Polarität der Simulanzlösemittel. Mit wenigen Ausnahmen besitzen jedoch alle migrierenden Substanzen eine Molmasse von unter 1000 Da. Das beobachtete Migrationsverhalten kann u. a. auf die unterschiedliche Reaktivität der phenolischen Basismonomere der Harze zurückgeführt werden, wodurch die Fähigkeit variiert, unter den Einbrennbedingungen ein ausgeprägtes Netzwerk zu bilden. Zur näheren Charakterisierung der Phenolharze wurden einzelne Hauptverbindungen der RP-HPLC-FLD-Chromatogramme identifiziert. Über Derivatisierungsreaktionen mit Picolinsäure, Essigsäureanhydrid sowie Dansylchlorid konnten Informationen zur Anzahl an alkoholischen und phenolischen Hydroxylgruppen im Molekül erhalten werden. Mit dem Wissen um die eingesetzten Phenolmonomere und einer eventuellen Veretherung konnten Strukturvorschläge erstellt werden. Die Quantifizierung der migrierenden phenolischen Verbindungen in Migraten kommerzieller Coatings in Summe wurde über eine universell anwendbare Kalibrierung angestrebt. Dazu wurden 17 verschiedene Phenolharze bezüglich der Steigung der SEC-FLD-Kalibriergeraden, des mittleren Molekulargewichtes, der Hydroxylzahl und dem Verhältnis OH-Gruppen/Molekül charakterisiert. Wie erwartet steigt mit wenigen Ausnahmen die Anzahl der OH-Gruppen im Molekül tendenziell mit dem mittleren Molekulargewicht. Es zeigte sich zudem, dass die verschiedenen Phenolharze in ihren fluorophoren Eigenschaften stark variieren. Die Steigung der SEC-FLD-Kalibriergeraden konnte zudem in keine Korrelation mit einem anderen ermittelten Parameter gebracht werden. Die Anwendung einer universellen Kalibriergerade zur Quantifizierung war deshalb nicht möglich. Die Größenordnungen der Migratkonzentrationen konnten daher nur über die zwei im Anstieg am stärksten variierenden SEC-FLD-Kalibriergeraden abgeschätzt werden. Bei der Analyse kommerzieller Epoxy-Phenol-Coatings war im Gegensatz zu Polyester-Phenol-Coatings die isolierte Detektion der phenolischen Verbindungen im Migrat mittels Fluoreszenz nicht möglich, da sowohl Epoxide als auch Phenole fluorophorer Eigenschaft besitzen. Es wurde daher eine Methode zur Abtrennung der Phenole von anderen im Migrat enthaltenen Subtanzen auf Basis eines Anionenaustauschermaterials entwickelt. Dabei wurde die Eigenschaft der Phenole genutzt, im basischen Milieu Phenolate zu bilden. Diese, aber auch Säuren adsorbieren am Austauschermaterial, während Epoxide oder Polyester nicht retardiert werden. Für zwei kommerzielle Epoxy-Phenol-Coatings konnte somit der Anteil an phenolischen Verbindungen im Migrat zu 7 und 28 % bestimmt werden. Mittels RP-HPLC/ESI-MS war es möglich, einige der phenolischen Verbindungen in diesen Migraten zu identifizieren. Dabei handelt es sich um nichtepoxidierte BPA-Derivate der Epoxidkomponente des Coatings, die aufgrund des BPA-Grundkörpers eine phenolische Hydroxylgruppe besitzen. Phenolische Vernetzungsprodukte beider Basisharze konnten dagegen nicht identifiziert werden. Die Menge an migrierenden phenolischen Verbindungen der beiden Epoxy-Phenol-Coatings konnte über die Kalibration eines niedermolekularen Epoxidharzes zu 0,1 mg/dm² bzw. 0,27 mg/dm² abgeschätzt werden. Während für einzelne phenolische Verbindungen gesetzliche Grenzwerte für die Migration bestehen, gibt es für Oligomere, mit Ausnahme von BPA keine spezifischen Migrationslimits. Ebenso sind in der Literatur kaum toxikologische Untersuchungen zu Phenololigomeren zu finden. Um einen ersten Einblick in die toxikologische Relevanz migrierender phenolischer Verbindungen zu erhalten, wurden mehrere kommerzielle als auch selbst synthetisierte phenolische Standardsubstanzen und verschiedene Molekulargewichtsfraktionen eines Phenolharzes, im Fischembryotest an Eiern des Zebrabärblings (Brachydanio rerio) nach DIN 38415-T647 und/oder Neutralrottest an Hep-G2 und HT-29 Zellen untersucht. Die stärksten Effekte im Fischembryotest bewirkte das Trimer BPM, hier reichte bereits eine Konzentration von etwa 2 mg/l aus, um 50 % der Fischembryonen letal zu schädigen. Im Gegensatz dazu waren beim Dimer 5-Hydroxymethyl-2,4´-dihydroxydiphenylmethan (M 230) mit einem EC50-Wert von 170 mg/l die geringste toxikologische Wirkung zu beobachten. Für alle anderen Subtanzen konnten EC50-Werte im Bereich 20 - 100 mg/l bestimmt werden. Tendenziell zeichnete sich dabei eine Zunahme der EC50-Werte mit steigender Lipophilie, ausgedrückt über den KOW-Wert ab, was auf den Aufbau der Fischeier zurückzuführen ist. So müssen die zu untersuchenden Xenobiotika mehrere lipophile Membranen durchdringen, um am eigentlichen Wirkungsort Einfluss auf die Embryonalentwicklung nehmen zu können. Im Zelltest konnten tendenziell ähnliche Ergebnisse ermittelt werden wie im Fischembryotest, wobei in der Regel die Hep-G2 Zellen empfindlicher reagieren als die HT-29 Zellen. Während für Phenol im untersuchten Konzentrationsbereich keine toxischen Effekte beobachtet werden konnten, liegen die EC50-Werte für das Trimer BPM, analog zum Fischembryotest deutlich unter 10 mg/l. Für die anderen Verbindungen wurden EC50-Werte zwischen 16 und 100 mg/l bestimmt. Analog zu den Untersuchungen der Einzelsubstanzen zeigte sich auch bei den 5 untersuchten Molekulargewichtsfraktionen zwischen 0 und 1000 Da, dass das toxikologische Potential im niedermolekularen Bereich (0 - 200 Da) gegenüber den Fraktionen 200 400 und 400 600 Da vergleichsweise gering ist. Bereits 25,1 mg/l bzw. 17,3 mg/l der Fraktionen 200 400 Da und 400 600 Da waren in den Tests ausreichend, um alle Embryonen letal zu schädigen. Im Molekulargewichtsbereich über 600 Da konnten dagegen lediglich subletale oder gar keine Missbildungen beobachtet werden. Analytik von Epoxiden In der amtlichen Überwachung beschränkt sich die Analytik von Epoxidverbindungen bisher auf die Bestimmung rechtlich geregelter Einzelsubstanzen. Eine Summenmethode zur Erfassung aller in einem Migrat enthaltenen Substanzen mit reaktionsfähigen Oxirangruppen, wodurch das gesamte Reaktionspotential erfasst werden kann, liegt dagegen nicht vor. Zur selektiven Erfassung aller oxirangruppenhaltigen Verbindungen wurde daher mittels statistischer Versuchsplanung eine Derivatisierung mittels Cysteamin entwickelt. Die Reaktion mit Cysteamin erfolgt dabei nach Abtrennung der Substanzen > 1000 Da mittels Größenausschlusschromatographie. Im Anschluss werden die Derivate durch Zugabe eines Kationenaustauschers aus der Lösung entfernt. Durch den Vergleich der RP-HPLC-FLD Chromatogramme vor und nach der Aufarbeitung können Substanzen mit intakten Oxirangruppen somit einfach erkannt werden. Eine quantitative Abschätzung der enthaltenen Epoxidverbindungen ist bei Lacken auf Basis von BPA-Harzen über die BPA-Chromophorkonzentration möglich. Bei der Untersuchung von 5 kommerziellen Coatings wurden in den einzelnen Migraten recht unterschiedliche Gehalte an Substanzen mit intakten Epoxidgruppen ermittelt. Ebenso ist die Anzahl der oxriangruppenhaltigen Verbindungen, auf die sich dieser Gehalt verteilt sehr unterschiedlich, was möglicherweise an unterschiedlichen Einbrennzeiten, -temperaturen aber auch der Menge an Lack pro m² und an der Art und Menge des Reaktionspartners liegt. Für die Konzentration der epoxidischen Verbindungen in den Coatingmigraten wurden Werte zwischen 18,5 und 835 µg/dm² bestimmt. Dies entspricht einem Anteil der reaktionsfähigen Substanzen an der Fraktion unter 1000 Da berechnet über die Flächen im Chromatogramm zwischen 2,6 und 76,3 %. Neben dem Einsatz als Basismaterial für Konservendoseninnenbeschichtungen werden Epoxidharzsysteme auch in Zubereitungen wie Grundierungen, Füllmassen, Lacken oder Klebstoffen für die Bauchemie vielfach in verschiedenen Mischungen (aromatische, aliphatische oder cycloaliphatische Glycidylether bzw. Siloxanglycidylether) eingesetzt. Durch den Kontakt dieser Materialien mit der Haut kann es zu Kontaktekzemen kommen, deren Ursache durch Epikutantests (Patchtests) mit den potentiell auslösenden Substanzen ermittelt werden kann. Der Umfang der in den Standardtestsystemen enthalten Testsubstanzen entspricht dabei jedoch nicht dem Spektrum der in der Industrie verwendeten Materialien. Über die genaue Zusammensetzung der in den Patchtest´s eingesetzten Materialien ist zudem wenig bekannt. Durch die Analyse einer Vielzahl von Patchtestsubstanzen und industriellen Epoxidkomponenten mittels RP-HPLC/UVD bzw. -ELSD Chromatographie und die Identifizierung der enthaltenen Verbindungen über RP-HPLC/ESI-MSD, konnte ein genaueres Bild über den Charakter dieser Materialen gewonnen werden. Bei den BPA- und BPF-Harzen wurden überwiegend Monomere, die entsprechenden Di- und Trimere aber auch dessen hydrolysierte Verbindungen identifiziert. Im Gegensatz dazu liegen bei den analysierten aliphatischen Produkten z. T. die reinen Glycidylether gar nicht oder nur in geringen prozentualen Anteilen vor. Vielmehr wird durch die sauer geführte Reaktion bei den aliphatischen Verbindungen die Bildung von 1,3 Chlorhydrinen als Nebenreaktion zur 1,2 Chlorhydrinbildung gefördert, wodurch eine beträchtliche Menge an Substanzen, die nicht verseifbares Chlor enthalten, in den Materialien vorhanden ist. Um die enthaltenen Verbindungen von aliphatischen und cycloaliphatischen Epoxidzubereitungen quantifizieren zu können, wurde eine Derivatisierung mit einem selbst synthetisierten Fluorophor (5-(Dimethylamino)-N-(2-mercaptoethyl)-1-naphthalen-sulfonamid) entwickelt. Dadurch konnten auch Verbindungen erfasst werden, die aufgrund ihrer Flüchtigkeit mittels ELSD nicht detektierbar waren. Bei der Analyse von Handelsprodukten zeigte sich, dass die einzelnen Komponenten in ihrer Zusammensetzung gut mit den untersuchten aromatischen und aliphatischen Rohmaterialien vergleichbar sind. Bei entsprechend eingesetzten Patchtestsubstanzen spiegeln diese somit die Produkte gut wieder, mit denen die Patienten in Kontakt kommen.
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Horečný, Peter. „Metody segmentace obrazu s malými trénovacími množinami“. Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2020. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-412996.

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The goal of this thesis was to propose an image segmentation method, which is capable of effective segmentation process with small datasets. Recently published ODE neural network was used for this method, because its features should provide better generalization in case of tasks with only small datasets available. The proposed ODE-UNet network was created by combining UNet architecture with ODE neural network, while using benefits of both networks. ODE-UNet reached following results on ISBI dataset: Rand: 0,950272 and Info: 0,978061. These results are better than the ones received from UNet model, which was also tested in this thesis, but it has been proven that state of the art can not be outperformed using ODE neural networks. However, the advantages of ODE neural network over tested UNet architecture and other methods were confirmed, and there is still a room for improvement by extending this method.
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Garnier, Aurélie. „Dynamiques neuro-gliales locales et réseaux complexes pour l'étude de la relation entre structure et fonction cérébrales“. Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066562/document.

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L'un des enjeux majeurs actuellement en neurosciences est l'élaboration de modèles computationnels capables de reproduire les données obtenues expérimentalement par des méthodes d'imagerie et permettant l'étude de la relation structure-fonction dans le cerveau. Les travaux de modélisation dans cette thèse se situent à deux échelles et l'analyse des modèles a nécessité le développement d'outils théoriques et numériques dédiés. À l'échelle locale, nous avons proposé un nouveau modèle d'équations différentielles ordinaires générant des activités neuronales, caractérisé et classifié l'ensemble des comportements générés, comparé les sorties du modèle avec des données expérimentales et identifié les structures dynamiques sous-tendant la génération de comportements pathologiques. Ce modèle a ensuite été couplé bilatéralement à un nouveau compartiment modélisant les dynamiques de neuromédiateurs et leurs rétroactions sur l'activité neuronale. La caractérisation théorique de l'impact de ces rétroactions sur l'excitabilité a été obtenue en formalisant l'étude des variations d'une valeur de bifurcation en un problème d'optimisation sous contrainte. Nous avons enfin proposé un modèle de réseau, pour lequel la dynamique des noeuds est fondée sur le modèle local, incorporant deux couplages: neuronal et astrocytaire. Nous avons observé la propagation d'informations différentiellement selon ces deux couplages et leurs influences cumulées, révélé les différences qualitatives des profils d'activité neuronale et gliale de chaque noeud, et interprété les transitions entre comportements au cours du temps grâce aux structures dynamiques identifiées dans les modèles locaux
A current issue in neuroscience is to elaborate computational models that are able to reproduce experimental data recorded with various imaging methods, and allowing us to study the relationship between structure and function in the human brain. The modeling objectives of this work are two scales and the model analysis need the development of specific theoretical and numerical tools. At the local scale, we propose a new ordinary differential equations model generating neuronal activities. We characterize and classify the behaviors the model can generate, we compare the model outputs to experimental data and we identify the dynamical structures of the neural compartment underlying the generation of pathological patterns. We then extend this approach to a new neuro-glial mass model: a bilateral coupling between the neural compartment and a new one modeling the impact of astrocytes on neurotransmitter concentrations and the feedback of these concentrations on neural activity is developed. We obtain a theoretical characterization of these feedbacks impact on neuronal excitability by formalizing the variation of a bifurcation value as a problem of optimization under constraint. Finally, we propose a network model, which node dynamics are based on the local neuro-glial mass model, embedding a neuronal coupling and a glial one. We numerically observe the differential propagations of information according to each of these coupling types and their cumulated impact, we highlight qualitatively distinct patterns of neural and glial activities of each node, and link the transitions between behaviors with the dynamical structures identified in the local models
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Garnier, Aurélie. „Dynamiques neuro-gliales locales et réseaux complexes pour l'étude de la relation entre structure et fonction cérébrales“. Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066562.

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L'un des enjeux majeurs actuellement en neurosciences est l'élaboration de modèles computationnels capables de reproduire les données obtenues expérimentalement par des méthodes d'imagerie et permettant l'étude de la relation structure-fonction dans le cerveau. Les travaux de modélisation dans cette thèse se situent à deux échelles et l'analyse des modèles a nécessité le développement d'outils théoriques et numériques dédiés. À l'échelle locale, nous avons proposé un nouveau modèle d'équations différentielles ordinaires générant des activités neuronales, caractérisé et classifié l'ensemble des comportements générés, comparé les sorties du modèle avec des données expérimentales et identifié les structures dynamiques sous-tendant la génération de comportements pathologiques. Ce modèle a ensuite été couplé bilatéralement à un nouveau compartiment modélisant les dynamiques de neuromédiateurs et leurs rétroactions sur l'activité neuronale. La caractérisation théorique de l'impact de ces rétroactions sur l'excitabilité a été obtenue en formalisant l'étude des variations d'une valeur de bifurcation en un problème d'optimisation sous contrainte. Nous avons enfin proposé un modèle de réseau, pour lequel la dynamique des noeuds est fondée sur le modèle local, incorporant deux couplages: neuronal et astrocytaire. Nous avons observé la propagation d'informations différentiellement selon ces deux couplages et leurs influences cumulées, révélé les différences qualitatives des profils d'activité neuronale et gliale de chaque noeud, et interprété les transitions entre comportements au cours du temps grâce aux structures dynamiques identifiées dans les modèles locaux
A current issue in neuroscience is to elaborate computational models that are able to reproduce experimental data recorded with various imaging methods, and allowing us to study the relationship between structure and function in the human brain. The modeling objectives of this work are two scales and the model analysis need the development of specific theoretical and numerical tools. At the local scale, we propose a new ordinary differential equations model generating neuronal activities. We characterize and classify the behaviors the model can generate, we compare the model outputs to experimental data and we identify the dynamical structures of the neural compartment underlying the generation of pathological patterns. We then extend this approach to a new neuro-glial mass model: a bilateral coupling between the neural compartment and a new one modeling the impact of astrocytes on neurotransmitter concentrations and the feedback of these concentrations on neural activity is developed. We obtain a theoretical characterization of these feedbacks impact on neuronal excitability by formalizing the variation of a bifurcation value as a problem of optimization under constraint. Finally, we propose a network model, which node dynamics are based on the local neuro-glial mass model, embedding a neuronal coupling and a glial one. We numerically observe the differential propagations of information according to each of these coupling types and their cumulated impact, we highlight qualitatively distinct patterns of neural and glial activities of each node, and link the transitions between behaviors with the dynamical structures identified in the local models
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Bělohlávek, Jiří. „Agent pro kurzové sázení“. Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2008. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-235980.

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This master thesis deals with design and implementation of betting agent. It covers issues such as theoretical background of an online betting, probability and statistics. In its first part it is focused on data mining and explains the principle of knowledge mining form data warehouses and certain methods suitable for different types of tasks. Second, it is concerned with neural networks and algorithm of back-propagation. All the findings are demonstrated on and supported by graphs and histograms of data analysis, made via SAS Enterprise Miner program. In conclusion, the thesis summarizes all the results and offers specific methods of extension of the agent.
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Geraldes, Carlos José Brás. „Aplicação das redes neuronais aditivas generalizadas à Medicina“. Doctoral thesis, 2017. http://hdl.handle.net/10362/20114.

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RESUMO: A aplicação das redes neuronais artificiais tem vindo a aumentar em várias áreas de conhecimento, muito em parte devido à flexibilidade que caracteriza estes modelos, e que permite modelar não só dados provenientes de situações reais mais complexas, tais como o reconhecimento de padrões e de voz, mas também dados mais simples como, por exemplo, os que refletem relações entre várias variáveis independentes e uma resposta (variável dependente). Uma arquitetura bastante utilizada é a do Perceptrão Multicamada (MLP), no entanto, apesar da sua popularidade em várias áreas do conhecimento, este modelo é menos utilizado no âmbito clínico do que os Modelos Lineares Generalizados (GLMs) e os Modelos Aditivos Generalizados (GAMs). O principal motivo deve-se ao facto da MLP funcionar de forma opaca quanto à interpretabilidade dos efeitos de cada variável explicativa na resposta. Assim sendo, a aplicação de uma rede neuronal aditiva generalizada (GANN) no âmbito da Medicina é bastante mais promissor uma vez que, além de produzir boas estimativas, também os seus resultados são, à partida, interpretáveis. Por outro lado, no que respeita aos modelos de regressão, vários autores referem que uma má escolha da função de ligação pode afetar, em determinados casos, o desempenho do modelo, pelo que foram desenvolvidos estudos no intuito de melhorar este aspecto através da flexibilização da função de ligação quer de uma forma paramétrica quer não paramétrica. No caso da GANN, dada a exiguidade de estudos sobre esta arquitetura, constatamos que nada foi feito quanto à estimação da função de ligação recorrendo a métodos paramétricos, tornando-se este um dos objetivos deste estudo. Adicionalmente, a estimação da função de ligação recorrendo a métodos não paramétricos também foi sugerida e analisada. Outro objetivo do estudo passou pela introdução de métodos para a determinação de intervalos de confiança das funções parciais e da função da razão de possibilidades de modo a permitir uma melhoria substancial na interpretabilidade deste tipo de rede neuronal.
ABSTRACT: The application of artificial neural networks has been increasing in many areas of knowledge, much due to the flexibility that features these models and they allow to model data not only from more complex situations, such as pattern recognition and voice data but also simpler such as, for example, those that reflect relationships between multiple independent variables, and a outcome (dependent variable). A widely used architecture is the Multi Layer Perceptron (MLP). However, despite its popularity in several areas of knowledge, this model is less used in the clinical context that the Generalized Linear Models (GLMs) and the Generalized Additive Models (GAMs), due to the fact that, the MLP works as a black box. In the other hand, the Generalized Additive Neural Network (GANN) besides producing good estimates, allows the interpretation of the effect of each covariate on the outcome. Those features makes this type of neural network much more promising in the clinical area. On the other hand, concerning the regression models, several authors have reported that a bad choice of the link function can affect, in some cases, the model performance; so, studies have been developed in order to solve this issue by the introduction of a flexible link function either (parametric or nonparametric). In the case of a GANN, given the low number of studies about this architecture, we find that nothing has been done regarding the estimation of the link function using parametric methods, becoming this one goal of the present study. The link function estimation by using nonparametric methods was also approached. Another goal included the implement of methods for the determination of confidence intervals of the partial functions and the odds ratio function, which substantially improved the interpretability of the results of this type of neural network.
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Bücher zum Thema "Neural ODEs"

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Seiferlein, Werner. Vor- und Nachteile von Neubau oder Sanierung im Bestand. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-25125-3.

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1882-1945, Neurath Otto, Neurath Paul und Nemeth Elisabeth, Hrsg. Otto Neurath, oder, Die Einheit von Wissenschaft und Gesellschaft. Wien: Böhlau, 1994.

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Mazzola, Guerino, Gérard Milmeister und Jody Weissmann. Comprehensive Mathematics for Computer Scientists 2: Calculus and ODEs, Splines, Probability, Fourier and Wavelet Theory, Fractals and Neural Networks, Categories and Lambda Calculus. Springer London, Limited, 2006.

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4

Neuman, Susan B. Changing the Odds for Children at Risk. Greenwood Publishing Group, Inc., 2008. http://dx.doi.org/10.5040/9798400624575.

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Schools, today, are in the midst of the most major, costly educational reform movement in their history as they grapple with the federal mandates to leave no children behind, says author Susan B. Neuman, former Assistant Secretary for Elementary and Secondary Education under President George W. Bush. Although some efforts for investing resources will be substantially more productive than others, there is little evidence that, despite many heroic attempts to beat the odds, any of these efforts will close more than a fraction of the differences in achievement for poor minority children and their middleclass peers. As Neuman explains in this insightful, revealing book, schools will fail, not due to the soft bigotry of low expectations, but because there are multitudes of children growing up in circumstances that make them highly vulnerable. Children who come to school from dramatically unequal circumstances leave school with similarly unequal skills and abilities. In these pages, however, Neuman shows how the odds can be changed, how we can break the cycle of poverty and disadvantage for children at risk After laying the critical groundwork for the need for change—excessive waste with little effect—this book provides a vivid portrait of changing the odds for high-poverty children. Describing how previous reforms have missed the mark, it offers a framework based on seven essential principles for implementing more effective programs and policies. Building on successes while being fiscally responsible is a message that has been shown to have wide bipartisan appeal, embraced by both liberals and conservatives. Following Neuman's essential principles, chapters describe programs for changing the odds for children, when the cognitive gaps are beginning to form, in these earliest years of their lives. In a highly readable style, Neuman highlights programs that are making a difference in children's lives across the country, weaving together narratives that tell a compelling story of hope and promise for our most disadvantaged children.
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Fun Palace 200X: Der Berliner Schlossplatz : Abriss, Neubau oder grüne Wiese? Berlin: Martin Schmitz, 2005.

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Design, Kawea. Hausbautagebuch: Das Bautagebuch Für Alle Bauherren, Bauleiter, Familien Egal Ob Neubau Oder Renovierung. Independently Published, 2021.

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Aufbau, Umbau oder Neubau einer Bibliothek: Informationsquellen zu den Themen Raum und Einrichtung. Saarbrücken: VDM Verlag Dr. Müller, 2008.

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Seiferlein, Werner. Vor- und Nachteile von Neubau oder Sanierung im Bestand: Schnelleinstieg für Architekten und Bauingenieure. Springer Vieweg, 2019.

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Historische Eisenbahnbrücken. Fraunhofer IRB Verlag, 2019. http://dx.doi.org/10.51202/9783738802528.

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Bogenbrücken aus Mauerwerk und aus Stampfbeton, insbesondere als Eisenbahnbrücken, sind orts- und landschaftsprägende Ingenieurbauwerke, die häufig auch Denkmalwert besitzen. Aufgrund der sehr robusten Bauweise entsteht an diesen Bauwerken meist erst nach Jahrzehnten ein offensichtlicher Instandsetzungsbedarf. Dann jedoch zwingen Erosion und Verwitterung häufig zu akutem Handeln. Oft stellt sich die Frage, ob eine Brücke erhalten werden kann oder ein Abriss und Neubau notwendig werden. Erfolgreiche Sanierungsbeispiele zeigen, dass mit sorgfältigen Untersuchungen und geeigneten Maßnahmen der Erhalt dieser Bauwerke sehr oft möglich und wirtschaftlich sinnvoll ist. Im Tagungsband wurden die Beiträge aus der Fachtagung "Historische Eisenbahnbrücken" des Vereins "Erhalten historischer Bauwerke e.V." zusammengetragen. Darin werden den verantwortlichen Verwaltungsfachleuten als Bauherrenvertreter, Gutachtern, Planern und ausführenden Firmen praktische Bewertungs- und Entscheidungshilfen vorgestellt und Erhaltungskonzepte diskutiert.
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Publikationen, M. Krohne. Bauplaner Für Mein Traumhaus: Ein Nice Durchorganisierter Kalender Für Dein Zuhause - Ob Neubau Oder Renovierung - Behalte Den Überblick Wie ein Pro. Independently Published, 2019.

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Mehr Quellen

Buchteile zum Thema "Neural ODEs"

1

Grouchy, Paul, und Gabriele M. T. D’Eleuterio. „Supplanting Neural Networks with ODEs in Evolutionary Robotics“. In Lecture Notes in Computer Science, 299–308. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-17298-4_31.

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2

Josias, Shane, und Willie Brink. „Jacobian Norm Regularisation and Conditioning in Neural ODEs“. In Artificial Intelligence Research, 31–45. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22321-1_3.

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3

Chen, Eric Z., Terrence Chen und Shanhui Sun. „MRI Image Reconstruction via Learning Optimization Using Neural ODEs“. In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020, 83–93. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59713-9_9.

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4

Pandey, Prashant, Aleti Vardhan, Mustafa Chasmai, Tanuj Sur und Brejesh Lall. „Adversarially Robust Prototypical Few-Shot Segmentation with Neural-ODEs“. In Lecture Notes in Computer Science, 77–87. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16452-1_8.

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5

Xu, Junshen, Eric Z. Chen, Xiao Chen, Terrence Chen und Shanhui Sun. „Multi-scale Neural ODEs for 3D Medical Image Registration“. In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2021, 213–23. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87202-1_21.

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6

Kloberdanz, Eliska, und Wei Le. „S-SOLVER: Numerically Stable Adaptive Step Size Solver for Neural ODEs“. In Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2023, 388–400. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44201-8_32.

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7

Bhaya, Amit, Fernando A. Pazos und Eugenius Kaszkurewicz. „Comparative Study of the CG and HBF ODEs Used in the Global Minimization of Nonconvex Functions“. In Artificial Neural Networks – ICANN 2009, 668–77. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04274-4_69.

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8

Julmi, Christian, Anna Eifert, Jakob E. Dammert und Sebastian Wittwer. „Typen von Atmosphären“. In essentials, 43–49. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-45074-8_5.

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ZusammenfassungIm Fokus dieses Kapitels stehen verschiedene Typen von Atmosphären, die wir tendenziell in gut, neutral oder schlecht unterscheiden und deren Verbreitung wir untersuchen. Außerdem identifizieren wir Schlüsselfaktoren der Typen.
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Florack, Martin. „Renovierung oder Neubau?“ In Regierungszentralen, 143–67. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-531-93016-9_6.

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10

Börgers, Christoph. „The Classical Hodgkin-Huxley ODEs“. In An Introduction to Modeling Neuronal Dynamics, 15–21. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-51171-9_3.

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Konferenzberichte zum Thema "Neural ODEs"

1

Sochopoulos, Andreas, Michael Gienger und Sethu Vijayakumar. „Learning Deep Dynamical Systems using Stable Neural ODEs“. In 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 11163–70. IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10801826.

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2

Chen, Zhang, Wei Zhu, Jingsui Li, Hanlin Bian und Chao Pei. „Model Reconstruction Based on Physical-Informed Polynomial Neural ODEs“. In 2024 IEEE 13th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS), 91–97. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/ddcls61622.2024.10606885.

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3

Zimmering, Bernd, Jan-Philipp Roche und Oliver Niggemann. „Enhancing Nonlinear Electrical Circuit Modeling with Prior Knowledge-Infused Neural ODEs“. In 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 01–08. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/etfa61755.2024.10711112.

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4

Nawaz, Farhad, Tianyu Li, Nikolai Matni und Nadia Figueroa. „Learning Complex Motion Plans using Neural ODEs with Safety and Stability Guarantees“. In 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 17216–22. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/icra57147.2024.10611584.

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5

Boersma, Sjoerd, und Xiaodong Cheng. „A Bayesian Neural ODE for a Lettuce Greenhouse“. In 2024 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), 782–86. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/ccta60707.2024.10666596.

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6

Xu, Yucheng, Nanbo Li, Arushi Goel, Zonghai Yao, Zijian Guo, Hamidreza Kasaei, Mohammadreza Kasaei und Zhibin Li. „TiV-ODE: A Neural ODE-based Approach for Controllable Video Generation From Text-Image Pairs“. In 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 14645–52. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/icra57147.2024.10610149.

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7

Antal, Ákos, Bálint Szabó, Ákos Szlávecz, Katalin Kovács, J. Geoffrey Chase und Balázs Benyó. „Applying Neural ODE-Based Cardiovascular Model Identification for Experimental Data Analysis“. In 2024 IEEE 18th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), 000437–42. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/saci60582.2024.10619737.

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8

Ziegelman, Liran, und Manuel E. Hernandez. „Application of a Neural ODE to Classify Motion Control Strategy using EEG“. In 2024 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 1–4. IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10782326.

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9

Jiang, Yu-Chen, und Jun-Min Wang. „Neural operators of backstepping controller gain kernels for an ODE cascaded with a reaction-diffusion equation“. In 2024 43rd Chinese Control Conference (CCC), 1099–104. IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.23919/ccc63176.2024.10661479.

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Zhao, Shiyao, Yucheng Xu, Mohammadreza Kasaei, Mohsen Khadem und Zhibin Li. „Neural ODE-based Imitation Learning (NODE-IL): Data-Efficient Imitation Learning for Long-Horizon Multi-Skill Robot Manipulation“. In 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 8524–30. IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10802736.

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Berichte der Organisationen zum Thema "Neural ODEs"

1

Jain, Anand. Neural ODEs for Light Curves Classifying and Approximating Light Curves. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), August 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1614721.

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Filiz, Ibrahim. Overconfidence: Der Einfluss positiver und negativer Affekte. Sonderforschungsgruppe Institutionenanalyse, 2017. http://dx.doi.org/10.46850/sofia.9783941627598.

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Die Auswirkungen von Selbstüberschätzung betreffen viele Bereiche des wirtschaftlichen Lebens. Doch es sind bisher nur wenige Faktoren bekannt, die das Ausmaß möglicher Selbstüberschätzungen bestimmen. Zudem gibt es kaum Untersuchungen, ob positive oder negative Emotionen einen Einfluss auf die Selbsteinschätzung haben. Ob Emotionen mögliche Lerneffekte bei der Selbsteinschätzung beeinträchtigen können, ist bisher noch gar nicht untersucht worden. Die vorliegende Studie wendet sich dieser Fragestellung zu. In einem Real-Effort-Task-Experiment werden den Probanden in 5 Spielrunden Aufgaben gestellt. Nach jeder Spielrunde sollen die Probanden ihre Leistung einschätzen. Anschließend erhalten sie jeweils ein Feedback, wie sie tatsächlich abgeschnitten haben. Auf diese Weise werden Lerneffekte möglich. Die Stimmungsinduktion wird durch positive (Treatment „Positiv“), negative (Treatment „Negativ“) und neutrale (Treatment „Neutral“) Filmausschnitte erzeugt. Sowohl hinsichtlich der absoluten Overconfidence als auch hinsichtlich der relativen Overconfidence zeigen sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den drei Treatments. Im Hinblick auf das Auftreten von Lerneffekten zeigt sich dann aber doch ein Unterschied zwischen den Stimmungslagen. Bei Betrachtung der absoluten Overconfidence zeigen sich in neutraler Stimmungslage deutliche Lerneffekte. Diese Lerneffekte bleiben hingegen sowohl bei positiver als auch bei negativer Stimmungslage aus.
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Ziegler, Britta. Die archäologischen Untersuchungen des Wasserschlosses Allersberg 2008. Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2023. http://dx.doi.org/10.20378/irb-91142.

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Allersberg befand sich seit über 100 Jahren als Lehen in Sulzbürger, später in Wolfsteiner Besitz, als Mitte des 14. Jahrhunderts Albrecht II. von Wolfstein das Wasserschloss errichten ließ und seinen Wohnsitz hierher verlegte. Ab 1475 von der Landshuter Linie des Hauses Wittelsbach bewohnt, wurde die Anlage über einen Zeitraum von rund 150 Jahren, bis zu ihrer Zerstörung im Landshuter Erbfolgekrieg 1503, genutzt. Die Ergebnisse der archäologischen Untersuchung lassen in Teilen eine Rekonstruktion der Gestaltung der Schlossbauten sowie der gehobenen Alltagskultur zu. Die mehrphasigen baulichen Anlagen waren sehr qualitätvoll mit farbig kontrastierenden Architekturelementen und figuralem Fassadenschmuck ausgeführt. Mit Butzenscheiben verglaste Fenster und prächtige Kachelöfen lassen die luxuriöse Innenausstattung erahnen. Koch- und Vorratsgeschirr, nuppenbesetzte Trinkgläser, fein ausgeformte, irdene Mehrpassbecher in grauer und hellrosafarbener Ausfertigung, Besteck und nicht zuletzt Spielzeug, wie es wohl hauptsächlich nur für Kinder wohlhabender Familien hergestellt wurde, zeugen vom höfischen Leben des ausgehenden Mittelalters und der frühen Neuzeit. Die Zerstörung während des kriegerischen Konflikts der Bayerisch-Landshuter Erbstreitigkeiten Anfang des 16. Jahrhunderts beendete die Ära der herrschaftlichen Residenz in Allersberg. Das Schloss blieb Ruine, die nach dem Abtrag des noch verwertbaren Baumaterials Anfang des 18. Jahrhunderts zur Schutt- und Abfallentsorgung genutzt wurde. Die Ausdehnung des Neubaus, der Anfang des 19. Jahrhunderts entstand, erreichte nicht die Ausmaße der ursprünglichen Schlossanlage, so dass einige Reste der mittelalterlichen Ruine zumindest in Teilen im Boden erhalten blieben. Auch der Neubau des Forstgebäudes 1914 änderte daran wenig. Erst die modernen, archäologisch undokumentierten Bodeneingriffe wie die Anlage des Parkplatzes auf der Ostseite des Grundstücks oder die Baumaßnahme zur Errichtung des Pavillons an der Nordseite des Gebäudes verursachten Substanzverluste des Bodendenkmals. Dass diese nicht ein noch größeres Ausmaß annahmen, ist der umsichtigen Handlungsweise des damalig verantwortlichen Forstamtsleiters zu verdanken. Der Markt Allersberg engagierte sich mit der Finanzierung der Lehrstuhlgrabung vorbildlich für die Erforschung des Bodendenkmals.
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