Zeitschriftenartikel zum Thema „Transformeur robuste“
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Yang, Mingze, Hai Zhu, Runzhe Zhu, Fei Wu, Ling Yin und Yuncheng Yang. „WiTransformer: A Novel Robust Gesture Recognition Sensing Model with WiFi“. Sensors 23, Nr. 5 (27.02.2023): 2612. http://dx.doi.org/10.3390/s23052612.
Der volle Inhalt der QuelleSantamaria-Bonfil, Guillermo, Gustavo Arroyo-Figueroa, Miguel A. Zuniga-Garcia, Carlos Gustavo Azcarraga Ramos und Ali Bassam. „Power Transformer Fault Detection: A Comparison of Standard Machine Learning and autoML Approaches“. Energies 17, Nr. 1 (22.12.2023): 77. http://dx.doi.org/10.3390/en17010077.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Jiangshu, Jinrong Chen, Yuchao Wang, Hao Luo und Wujie Li. „Improved deep learning image classification algorithm based on Swin Transformer V2“. PeerJ Computer Science 9 (30.10.2023): e1665. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1665.
Der volle Inhalt der QuelleOttele, Andy, und Rahmat Shoureshi. „Neural Network-Based Adaptive Monitoring System for Power Transformer“. Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control 123, Nr. 3 (11.02.1999): 512–17. http://dx.doi.org/10.1115/1.1387248.
Der volle Inhalt der QuelleSai, K. N., A. Galodha, P. Jain und D. Sharma. „DEEP AND MACHINE LEARNING FOR MONITORING GROUNDWATER STORAGE BASINS AND HYDROLOGICAL CHANGES USING THE GRAVITY RECOVERY AND CLIMATE EXPERIMENT (GRACE) SATELLITE MISSION AND SENTINEL-1 DATA FOR THE GANGA RIVER BASIN IN THE INDIAN REGION“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-1/W2-2023 (13.12.2023): 1265–70. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-1-w2-2023-1265-2023.
Der volle Inhalt der QuelleRemigius Obinna Okeke, Akan Ime Ibokette, Onuh Matthew Ijiga, Enyejo, Lawrence Anebi, Godslove Isenyo Ebiega und Odeyemi Michael Olumubo. „THE RELIABILITY ASSESSMENT OF POWER TRANSFORMERS“. Engineering Science & Technology Journal 5, Nr. 4 (03.04.2024): 1149–72. http://dx.doi.org/10.51594/estj.v5i4.981.
Der volle Inhalt der QuellePaul, Sayak, und Pin-Yu Chen. „Vision Transformers Are Robust Learners“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 2 (28.06.2022): 2071–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i2.20103.
Der volle Inhalt der QuelleJancarczyk, Daniel, Marcin Bernaś und Tomasz Boczar. „Classification of Low Frequency Signals Emitted by Power Transformers Using Sensors and Machine Learning Methods“. Sensors 19, Nr. 22 (10.11.2019): 4909. http://dx.doi.org/10.3390/s19224909.
Der volle Inhalt der QuelleCortés-Caicedo, Brandon, Oscar Danilo Montoya und Andrés Arias-Londoño. „Application of the Hurricane Optimization Algorithm to Estimate Parameters in Single-Phase Transformers Considering Voltage and Current Measures“. Computers 11, Nr. 4 (11.04.2022): 55. http://dx.doi.org/10.3390/computers11040055.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Fei, Dalong Zhang und Chengming Liu. „Global–Local Self-Attention Based Transformer for Speaker Verification“. Applied Sciences 12, Nr. 19 (10.10.2022): 10154. http://dx.doi.org/10.3390/app121910154.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jiangtao, Wenzhong Chen, Jianhao Li, Weihua Jiang, Xu Zhong und Yang Gou. „Robust Design for Linear Transformer Driver System“. IEEE Transactions on Plasma Science 43, Nr. 10 (Oktober 2015): 3406–11. http://dx.doi.org/10.1109/tps.2015.2429688.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Zhiqiang, Chong Xu und Lei Li. „Landslide Detection Based on ResU-Net with Transformer and CBAM Embedded: Two Examples with Geologically Different Environments“. Remote Sensing 14, Nr. 12 (16.06.2022): 2885. http://dx.doi.org/10.3390/rs14122885.
Der volle Inhalt der QuelleXiong, Lingxin, Jicun Zhang, Xiaojia Zheng und Yuxin Wang. „Context Transformer and Adaptive Method with Visual Transformer for Robust Facial Expression Recognition“. Applied Sciences 14, Nr. 4 (14.02.2024): 1535. http://dx.doi.org/10.3390/app14041535.
Der volle Inhalt der QuelleSarraf, Saman, Arman Sarraf, Danielle D. DeSouza, John A. E. Anderson und Milton Kabia. „OViTAD: Optimized Vision Transformer to Predict Various Stages of Alzheimer’s Disease Using Resting-State fMRI and Structural MRI Data“. Brain Sciences 13, Nr. 2 (03.02.2023): 260. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13020260.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Mintai, und Sungju Lee. „Power Transformer Voltages Classification with Acoustic Signal in Various Noisy Environments“. Sensors 22, Nr. 3 (07.02.2022): 1248. http://dx.doi.org/10.3390/s22031248.
Der volle Inhalt der QuelleIKEO, Shigeru, Weidong MA und Kazuhisa ITO. „Robust Position Control of Cylinder Using Hydraulic Transformer“. TRANSACTIONS OF THE JAPAN FLUID POWER SYSTEM SOCIETY 36, Nr. 2 (2005): 45–50. http://dx.doi.org/10.5739/jfps.36.45.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Keju, Junan Yang, Hui Liu und Pengjiang Hu. „Channel-Robust Specific Emitter Identification Based on Transformer“. Highlights in Science, Engineering and Technology 7 (03.08.2022): 71–76. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v7i.1019.
Der volle Inhalt der QuelleRao, Bingbing, Ehsan Kazemi, Yifan Ding, Devu M. Shila, Frank M. Tucker und Liqiang Wang. „CTIN: Robust Contextual Transformer Network for Inertial Navigation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 5 (28.06.2022): 5413–21. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20479.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Wei, Zhixin Li, Xiwei Yang und Huifang Ma. „Causal-ViT: Robust Vision Transformer by causal intervention“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 126 (November 2023): 107123. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107123.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Zhiliang, Changchang Sun, Hanyu Xuan, Gaowen Liu und Yan Yan. „WaveFormer: Wavelet Transformer for Noise-Robust Video Inpainting“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 6 (24.03.2024): 6180–88. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28435.
Der volle Inhalt der QuelleBRESLIN, J. G., und W. G. HURLEY. „CRITICAL CHOICES IN A SYSTEM FOR OPTIMIZED DESIGN OF ARBITRARY WAVEFORM TRANSFORMERS“. Journal of Circuits, Systems and Computers 13, Nr. 04 (August 2004): 919–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0218126604001751.
Der volle Inhalt der QuelleShahzad, Ebrahim, Adnan Umar Khan, Muhammad Iqbal, Ahmad Saeed, Ghulam Hafeez, Athar Waseem, Fahad R. Albogamy und Zahid Ullah. „Sensor Fault-Tolerant Control of Microgrid Using Robust Sliding-Mode Observer“. Sensors 22, Nr. 7 (25.03.2022): 2524. http://dx.doi.org/10.3390/s22072524.
Der volle Inhalt der QuelleHuerta-Rosales, Jose R., David Granados-Lieberman, Juan P. Amezquita-Sanchez, David Camarena-Martinez und Martin Valtierra-Rodriguez. „Vibration Signal Processing-Based Detection of Short-Circuited Turns in Transformers: A Nonlinear Mode Decomposition Approach“. Mathematics 8, Nr. 4 (13.04.2020): 575. http://dx.doi.org/10.3390/math8040575.
Der volle Inhalt der QuelleRichardson, Kyle, und Ashish Sabharwal. „Pushing the Limits of Rule Reasoning in Transformers through Natural Language Satisfiability“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 11209–19. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21371.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jie, Fan Li, Xin Zhang, Yue Cheng und Xinhong Hei. „Multi-Task Mean Teacher Medical Image Segmentation Based on Swin Transformer“. Applied Sciences 14, Nr. 7 (02.04.2024): 2986. http://dx.doi.org/10.3390/app14072986.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Naihan, Yanqing Liu, Yu Wu, Shujie Liu, Sheng Zhao und Ming Liu. „RobuTrans: A Robust Transformer-Based Text-to-Speech Model“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 05 (03.04.2020): 8228–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6337.
Der volle Inhalt der QuelleManzari, Omid Nejati, Hossein Kashiani, Hojat Asgarian Dehkordi und Shahriar B. Shokouhi. „Robust transformer with locality inductive bias and feature normalization“. Engineering Science and Technology, an International Journal 38 (Februar 2023): 101320. http://dx.doi.org/10.1016/j.jestch.2022.101320.
Der volle Inhalt der QuelleEnders, Johannes, Warren B. Powell und David M. Egan. „Robust policies for the transformer acquisition and allocation problem“. Energy Systems 1, Nr. 3 (01.04.2010): 245–72. http://dx.doi.org/10.1007/s12667-010-0011-8.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Yuanlun, Wenhong Tian und Zitong Yu. „Robust facial expression recognition with Transformer Block Enhancement Module“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 126 (November 2023): 106795. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106795.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Zhaohui, Elyas Asadi Shamsabadi, Sheng Jiang, Luming Shen und Daniel Dias-da-Costa. „An average pooling designed Transformer for robust crack segmentation“. Automation in Construction 162 (Juni 2024): 105367. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105367.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Shibin, Ruxin Zhang, Jiayi Yan, Chengquan Li, Qicai Liu, Liyang Wang und Haoqian Wang. „High-Speed and Accurate Diagnosis of Gastrointestinal Disease: Learning on Endoscopy Images Using Lightweight Transformer with Local Feature Attention“. Bioengineering 10, Nr. 12 (13.12.2023): 1416. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10121416.
Der volle Inhalt der QuelleTafur Acenjo, Brenda Xiomara, Martin Alexis Tello Pariona und Edwin Jhonatan Escobedo Cárdenas. „Comparativa entre RESNET-50, VGG-16, Vision Transformer y Swin Transformer para el reconocimiento facial con oclusión de una mascarilla“. Interfases, Nr. 017 (23.06.2023): e6361. http://dx.doi.org/10.26439/interfases2023.n017.6361.
Der volle Inhalt der QuelleOlowolafe, Felix, und Kehinde Olukunmi Alawode. „Detection of Incipient Faults in Power Transformers using Fuzzy Logic and Decision Tree Models Based on Dissolved Gas Analysis“. ABUAD Journal of Engineering Research and Development (AJERD) 7, Nr. 1 (31.03.2024): 56–73. http://dx.doi.org/10.53982/ajerd.2024.0701.06-j.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Qian, Hua Zou und Huanhuan Wu. „LGViT: A Local and Global Vision Transformer with Dynamic Contextual Position Bias Using Overlapping Windows“. Applied Sciences 13, Nr. 3 (03.02.2023): 1993. http://dx.doi.org/10.3390/app13031993.
Der volle Inhalt der QuelleKwak, Young-Sang, Jiun Lee und Jaekwang Kim. „A Transformer-based Arrhythmia Detection Model Robust to ECG Noise“. Journal of Korean Institute of Intelligent Systems 32, Nr. 3 (30.06.2022): 185–92. http://dx.doi.org/10.5391/jkiis.2022.32.3.185.
Der volle Inhalt der QuelleKasem, Hossam M., Kwok-Wai Hung und Jianmin Jiang. „Spatial Transformer Generative Adversarial Network for Robust Image Super-Resolution“. IEEE Access 7 (2019): 182993–3009. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2959940.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Fei, Dan Guo, Kun Li und Meng Wang. „EulerMormer: Robust Eulerian Motion Magnification via Dynamic Filtering within Transformer“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 6 (24.03.2024): 5345–53. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28342.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yingheng, Shufeng Kong, John M. Gregoire und Carla P. Gomes. „Conformal Crystal Graph Transformer with Robust Encoding of Periodic Invariance“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 283–91. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27781.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Hui, Zhenhai Wang, Hongyu Tian, Lutao Yuan, Xing Wang und Peng Leng. „A Robust Visual Tracking Method Based on Reconstruction Patch Transformer Tracking“. Sensors 22, Nr. 17 (31.08.2022): 6558. http://dx.doi.org/10.3390/s22176558.
Der volle Inhalt der QuelleMoghadam, M. Bameni, und M. Amani. „Design Optimization of Current Transformers Using Robust Design Methodology“. Quality & Quantity 39, Nr. 5 (Oktober 2005): 671–85. http://dx.doi.org/10.1007/s11135-005-1466-x.
Der volle Inhalt der QuelleMatsuoka, Ryo, Shunsuke Ono und Masahiro Okuda. „Transformed-Domain Robust Multiple-Exposure Blending With Huber Loss“. IEEE Access 7 (2019): 162282–96. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2951817.
Der volle Inhalt der QuelleScealy, J. L., Patrice de Caritat, Eric C. Grunsky, Michail T. Tsagris und A. H. Welsh. „Robust Principal Component Analysis for Power Transformed Compositional Data“. Journal of the American Statistical Association 110, Nr. 509 (02.01.2015): 136–48. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.2014.990563.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Thani, Mansoor G., Ziyu Sheng, Yuting Cao und Yin Yang. „Traffic Transformer: Transformer-based framework for temporal traffic accident prediction“. AIMS Mathematics 9, Nr. 5 (2024): 12610–29. http://dx.doi.org/10.3934/math.2024617.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Zhongzhi, Yonggan Fu, Sicheng Li, Chaojian Li und Yingyan Lin. „MIA-Former: Efficient and Robust Vision Transformers via Multi-Grained Input-Adaptation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 8 (28.06.2022): 8962–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20879.
Der volle Inhalt der QuelleCamarena-Martinez, David, Jose R. Huerta-Rosales, Juan P. Amezquita-Sanchez, David Granados-Lieberman, Juan C. Olivares-Galvan und Martin Valtierra-Rodriguez. „Variational Mode Decomposition-Based Processing for Detection of Short-Circuited Turns in Transformers Using Vibration Signals and Machine Learning“. Electronics 13, Nr. 7 (26.03.2024): 1215. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13071215.
Der volle Inhalt der QuelleUENO, Tomohiro, Kazuhisa ITO, Weidong MA und Shigeru IKEO. „DESIGN OF ROBUST POSITION/PRESSURE CONTROLLER FOR CYLINDER USING HYDRAULIC TRANSFORMER“. Proceedings of the JFPS International Symposium on Fluid Power 2005, Nr. 6 (2005): 414–19. http://dx.doi.org/10.5739/isfp.2005.414.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Jianmin, Hossam M. Kasem und Kwok-Wai Hung. „A Very Deep Spatial Transformer Towards Robust Single Image Super-Resolution“. IEEE Access 7 (2019): 45618–31. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2908996.
Der volle Inhalt der QuelleGu, Beom W., Jin S. Choi, Ho S. Son, Myoung K. Je, Hyung I. Yun und Chun T. Rim. „Temperature-Robust Air-Gapless EE-Type Transformer Rails for Sliding Doors“. IEEE Transactions on Power Electronics 33, Nr. 9 (September 2018): 7841–57. http://dx.doi.org/10.1109/tpel.2017.2772926.
Der volle Inhalt der QuelleUmar, Buhari Ugbede, James Garba Ambafi, Olayemi Mikail Olaniyi, James Agajo und Omeiza Rabiu Isah. „Low-cost and Efficient Fault Detection and Protection System for Distribution Transformer“. Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, 12.02.2020, 79–86. http://dx.doi.org/10.22219/kinetik.v5i1.987.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hao, Yan Piao und Nan Qi. „STFT: Spatial and temporal feature fusion for transformer tracker“. IET Computer Vision, 31.08.2023. http://dx.doi.org/10.1049/cvi2.12233.
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