Literatura académica sobre el tema "CNN MODEL"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte las listas temáticas de artículos, libros, tesis, actas de conferencias y otras fuentes académicas sobre el tema "CNN MODEL".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Artículos de revistas sobre el tema "CNN MODEL"
Prasad, G. Shyam Chandra y K. Adi Narayana Reddy. "Sentiment Analysis Using Multi-Channel CNN-LSTM Model". Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11, n.º 12-SPECIAL ISSUE (31 de diciembre de 2019): 489–94. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v11sp12/20193243.
Texto completoHasan, Moh Arie, Yan Riyanto y Dwiza Riana. "Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model". Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 9, n.º 4 (5 de julio de 2021): 218–23. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.14013.
Texto completoChoi, Jiwoo, Sangil Choi y Taewon Kang. "Personal Identification CNN Model using Gait Cycle". Journal of Korean Institute of Information Technology 20, n.º 11 (30 de noviembre de 2022): 127–36. http://dx.doi.org/10.14801/jkiit.2022.20.11.127.
Texto completoSen, Amit Prakash, Nirmal Kumar Rout, Tuhinansu Pradhan y Amrit Mukherjee. "Hybrid Deep CNN Model for the Detection of COVID-19". Indian Journal Of Science And Technology 15, n.º 41 (5 de noviembre de 2022): 2121–28. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v15i41.1421.
Texto completoVyshnavi, Ramineni y Goo-Rak Kwon. "A Comparative Study of the CNN Model for AD Diagnosis". Korean Institute of Smart Media 12, n.º 7 (31 de agosto de 2023): 52–58. http://dx.doi.org/10.30693/smj.2023.12.7.52.
Texto completoTajalsir, Mohammed, Susana Mu˜noz Hern´andez y Fatima Abdalbagi Mohammed. "ASERS-CNN: Arabic Speech Emotion Recognition System based on CNN Model". Signal & Image Processing : An International Journal 13, n.º 1 (28 de febrero de 2022): 45–53. http://dx.doi.org/10.5121/sipij.2022.13104.
Texto completoEt. al., Ms K. N. Rode,. "Unsupervised CNN model for Sclerosis Detection". Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 12, n.º 2 (10 de abril de 2021): 2577–83. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v12i2.2223.
Texto completoKamundala, Espoir K. y Chang Hoon Kim. "CNN Model to Classify Malware Using Image Feature". KIISE Transactions on Computing Practices 24, n.º 5 (31 de mayo de 2018): 256–61. http://dx.doi.org/10.5626/ktcp.2018.24.5.256.
Texto completoLee, Seonggu y Jitae Shin. "Hybrid Model of Convolutional LSTM and CNN to Predict Particulate Matter". International Journal of Information and Electronics Engineering 9, n.º 1 (marzo de 2019): 34–38. http://dx.doi.org/10.18178/ijiee.2019.9.1.701.
Texto completoSrinivas, Dr Kalyanapu y Reddy Dr.B.R.S. "Deep Learning based CNN Optimization Model for MR Braing Image Segmentation". Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 11, n.º 11 (20 de noviembre de 2019): 213–20. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v11i11/20193190.
Texto completoTesis sobre el tema "CNN MODEL"
Meng, Zhaoxin. "A deep learning model for scene recognition". Thesis, Mittuniversitetet, Institutionen för informationssystem och –teknologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:miun:diva-36491.
Texto completoHubková, Helena. "Named-entity recognition in Czech historical texts : Using a CNN-BiLSTM neural network model". Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för lingvistik och filologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-385682.
Texto completoAl-Kadhimi, Staffan y Paul Löwenström. "Identification of machine-generated reviews : 1D CNN applied on the GPT-2 neural language model". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280335.
Texto completoI och med de senaste framstegen inom maskininlärning kan datorer skapa mer och mer övertygande text, vilket skapar en oro för ökad falsk information på internet. Samtidigt vägs detta upp genom att forskare skapar verktyg för att identifiera datorgenererad text. Forskare har kunnat utnyttja svagheter i neurala språkmodeller och använda dessa mot dem. Till exempel tillhandahåller GLTR användare en visuell representation av texter, som hjälp för att klassificera dessa som människo- skrivna eller maskingenererade. Genom att träna ett faltningsnätverk (convolutional neural network, eller CNN) på utdata från GLTR-analys av maskingenererade och människoskrivna filmrecensioner, tar vi GLTR ett steg längre och använder det för att genomföra klassifikationen automatiskt. Emellertid tycks det ej vara tillräckligt att använda en CNN med GLTR som huvuddatakälla för att klassificera på en nivå som är jämförbar med de bästa existerande metoderna.
Huss, Anders. "Hybrid Model Approach to Appliance Load Disaggregation : Expressive appliance modelling by combining convolutional neural networks and hidden semi Markov models". Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-179200.
Texto completoDen ökande energikonsumtionen är en stor utmaning för en hållbar utveckling. Bostäder står för en stor del av vår totala elförbrukning och är en sektor där det påvisats stor potential för besparingar. Non Intrusive Load Monitoring (NILM), dvs. härledning av hushållsapparaters individuella elförbrukning utifrån ett hushålls totala elförbrukning, är en tilltalande metod för att fortlöpande ge detaljerad information om elförbrukningen till hushåll. Detta utgör ett underlag för medvetna beslut och kan bidraga med incitament för hushåll att minska sin miljöpåverakan och sina elkostnader. För att åstadkomma detta måste precisa och tillförlitliga algoritmer för el-disaggregering utvecklas. Denna masteruppsats föreslår ett nytt angreppssätt till el-disaggregeringsproblemet, inspirerat av ledande metoder inom taligenkänning. Tidigare angreppsätt inom NILM (i frekvensområdet 1 Hz) har huvudsakligen fokuserat på olika typer av Markovmodeller (HMM) och enstaka förekomster av artificiella neurala nätverk. En HMM är en naturlig representation av en elapparat, men med uteslutande generativ modellering måste alla apparater modelleras samtidigt. Det stora antalet möjliga apparater och den stora variationen i sammansättningen av dessa mellan olika hushåll utgör en stor utmaning för sådana metoder. Det medför en stark begränsning av komplexiteten och detaljnivån i modellen av respektive apparat, för att de algoritmer som används vid prediktion ska vara beräkningsmässigt möjliga. I denna uppsats behandlas el-disaggregering som ett faktoriseringsproblem, där respektive apparat ska separeras från bakgrunden av andra apparater. För att göra detta föreslås en hybridmodell där ett neuralt nätverk extraherar information som korrelerar med sannolikheten för att den avsedda apparaten är i olika tillstånd. Denna information används som obervationssekvens för en semi-Markovmodell (HSMM). Då detta utförs för en enskild apparat blir det beräkningsmässigt möjligt att använda en mer detaljerad modell av apparaten. Den föreslagna Hybridmodellen utvärderas för uppgiften att avgöra när tvättmaskinen används för totalt 238 dagar av elförbrukningsmätningar från sex olika hushåll. Hybridmodellen presterar betydligt bättre än enbart ett neuralt nätverk, vidare påvisas att prestandan förbättras ytterligare genom att introducera tillstånds-övergång-observationer i HSMM:en.
Laine, Emmi. "Desirability, Values and Ideology in CNN Travel -- Discourse Analysis on Travel Stories". Thesis, Stockholms universitet, Institutionen för mediestudier, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-102742.
Texto completoAppelstål, Michael. "Multimodal Model for Construction Site Aversion Classification". Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-421011.
Texto completoAnam, Md Tahseen. "Evaluate Machine Learning Model to Better Understand Cutting in Wood". Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-448713.
Texto completoGhibellini, Alessandro. "Trend prediction in financial time series: a model and a software framework". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24708/.
Texto completoRydén, Anna y Amanda Martinsson. "Evaluation of 3D motion capture data from a deep neural network combined with a biomechanical model". Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-176543.
Texto completoGerima, Kassaye. "Night Setback Identification of District Heating Substations". Thesis, Högskolan Dalarna, Mikrodataanalys, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:du-36071.
Texto completoLibros sobre el tema "CNN MODEL"
Greene, Carol. I can be a model. Chicago: Childrens Press, 1985.
Buscar texto completoGreene, Carol. I can be a model. Chicago: Childrens Press, 1985.
Buscar texto completoTrackside scenes you can model. Waukesha, WI: Kalmbach Books, 2003.
Buscar texto completoGreene, Carol. I can be a model. Chicago: Childrens Press, 1985.
Buscar texto completoEngel, Charles. Can the Markov switching model forecast exchange rates? Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 1992.
Buscar texto completoDanna, Theresa M. Rollover, Mona Lisa!: How anyone can model for artists. Beverly Hills, CA: Big Guy Pub., 1992.
Buscar texto completoGestures Can Create Models that Help Thinking. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2019.
Buscar texto completoThe can do workplace: A strength-based model for nonprofits. Melbourne, Florida: Motivational Press, 2015.
Buscar texto completoSutherland, H. Constructing a tax-benefit model: What advice can one give? London: Taxation, Incentives and the Distribution of Income Programme, Suntory-Toyota International Centre for Economics and Related Disciplines, London School of Economics, 1989.
Buscar texto completoPenalver, Adrian. How can the IMF catalyse private capital flows? A model. London: Bank of England, 2004.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "CNN MODEL"
Beniwal, Rohit, Divyakshi Bhardwaj, Bhanu Pratap Raghav y Dhananjay Negi. "Text Similarity Identification Based on CNN and CNN-LSTM Model". En Second International Conference on Sustainable Technologies for Computational Intelligence, 47–58. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-4641-6_5.
Texto completoZhang, Shizhou, Yihong Gong, Jinjun Wang y Nanning Zheng. "A Biologically Inspired Deep CNN Model". En Lecture Notes in Computer Science, 540–49. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-48890-5_53.
Texto completoSaadat, Sumaya y V. Joseph Raymond. "Malware Classification Using CNN-XGBoost Model". En Artificial Intelligence Techniques for Advanced Computing Applications, 191–202. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5329-5_19.
Texto completoMoin, Kashif, Mayank Shrivastava, Amlan Mishra, Lambodar Jena y Soumen Nayak. "Diabetic Retinopathy Detection Using CNN Model". En Smart Innovation, Systems and Technologies, 133–43. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6068-0_13.
Texto completoChen, Xutong. "CNN Model Optimization Cheme and Applications". En Lecture Notes in Electrical Engineering, 1771–77. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5959-4_216.
Texto completoGoswami, Tilottama y Shashidhar Reddy Javaji. "CNN Model for American Sign Language Recognition". En Lecture Notes in Electrical Engineering, 55–61. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7961-5_6.
Texto completoZhang, Ru, Hao Dong, Zhen Yang, Wenbo Ying y Jianyi Liu. "A CNN Based Visual Audio Steganography Model". En Lecture Notes in Computer Science, 431–42. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-06794-5_35.
Texto completoSakshi, Chetan Sharma y Vinay Kukreja. "CNN-Based Handwritten Mathematical Symbol Recognition Model". En Cyber Intelligence and Information Retrieval, 407–16. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-4284-5_35.
Texto completoDas, Parimita, Dipak Kumar Sahoo y Biswa Mohan Acharya. "Environmental Pollution Detection Mechanism Using CNN Model". En Lecture Notes in Networks and Systems, 476–82. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-4807-6_45.
Texto completoKolla, Morarjee y T. Venugopal. "Diabetic Retinopathy Classification Using Lightweight CNN Model". En Lecture Notes in Electrical Engineering, 1263–69. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-7985-8_131.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "CNN MODEL"
Ben Alaya, Karim y Laszlo Czuni. "CNN-based Tree Model Extraction". En 2021 11th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/idaacs53288.2021.9660841.
Texto completoTambi, Ritiz, Paul Li y Jun Yang. "An efficient CNN model for transportation mode sensing". En SenSys '18: The 16th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems. New York, NY, USA: ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3274783.3275160.
Texto completoNagy, Zoltan, Laszlo Kek, Zoltan Kincses y Peter Szolgay. "CNN model on cell multiprocessor array". En 2007 European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/ecctd.2007.4529590.
Texto completoFuredi, Laszlo y Peter Szolgay. "CNN model on stream processing platform". En 2009 European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD 2009). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ecctd.2009.5275115.
Texto completoSun, Yuxuan, Jining Xie, Pujie Li y Bowei Sun. "BLSTM-CNN Relationship Classification Network Model". En 2021 IEEE 11th International Conference on Electronics Information and Emergency Communication (ICEIEC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iceiec51955.2021.9463812.
Texto completoDiana, Mery, Juntaro Chikama, Motoki Amagasaki, Masahiro Iida y Morihiro Kuga. "Characteristic Similarity Using Classical CNN Model". En 2019 34th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/itc-cscc.2019.8793442.
Texto completoSzolgay, Peter y Zoltan Nagy. "A CNN motivated array computing model". En 2010 12th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications (CNNA 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/cnna.2010.5430341.
Texto completoSlavova, Angela. "Memristor CNN Model for Image Denoising". En 2019 26th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icecs46596.2019.8964780.
Texto completoTan, Jiaxing, Yongfeng Gao, Weiguo Cao, Marc Pomeroy, Shu Zhang, Yumei Huo, Lihong Li y Zhengrong Liang. "GLCM-CNN: Gray Level Co-occurrence Matrix based CNN Model for Polyp Diagnosis". En 2019 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/bhi.2019.8834585.
Texto completoZhang, Chenkai, Yuki Okafuji y Takahiro Wada. "Evaluation of visualization performance of CNN models using driver model". En 2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ieeeconf49454.2021.9382776.
Texto completoInformes sobre el tema "CNN MODEL"
Slavova, Angela y Nikolay Kyurkchiev. On CNN Model of Black–Scholes Equation with Leland Correction. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, enero de 2018. http://dx.doi.org/10.7546/crabs.2018.02.03.
Texto completoSlavova, Angela y Nikolay Kyurkchiev. On CNN Model of Black–Scholes Equation with Leland Correction. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, febrero de 2018. http://dx.doi.org/10.7546/grabs2018.2.03.
Texto completoMbani, Benson, Valentin Buck y Jens Greinert. Megabenthic Fauna Detection with Faster R-CNN (FaunD-Fast) Short description of the research software. GEOMAR, 2023. http://dx.doi.org/10.3289/sw_1_2023.
Texto completoZhang, Yongping, Wen Cheng y Xudong Jia. Enhancement of Multimodal Traffic Safety in High-Quality Transit Areas. Mineta Transportation Institute, febrero de 2021. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2021.1920.
Texto completoBarhak, Jacob. Supplemental Information: The Reference Model is a Multi-Scale Ensemble Model of COVID-19. Outbreak, mayo de 2021. http://dx.doi.org/10.34235/b7eaa32b-1a6b-444f-9848-76f83f5a733c.
Texto completoNovy-Marx, Robert. How Can a Q-Theoretic Model Price Momentum? Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, febrero de 2015. http://dx.doi.org/10.3386/w20985.
Texto completoEngel, Charles. Can the Markov Switching Model Forecast Exchange Rates? Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, noviembre de 1992. http://dx.doi.org/10.3386/w4210.
Texto completoCochrane, John. Can Learnability Save New-Keynesian Models? Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, octubre de 2009. http://dx.doi.org/10.3386/w15459.
Texto completode Miguel Beriain, Iñigo, Aliuska Duardo Sánchez y José Antonio Castillo Parrilla. What Can We Do with the Data of Deceased People? A Normative Proposal. Universitätsbibliothek J. C. Senckenberg, Frankfurt am Main, 2021. http://dx.doi.org/10.21248/gups.64580.
Texto completoBlundell, S. Micro-terrain and canopy feature extraction by breakline and differencing analysis of gridded elevation models : identifying terrain model discontinuities with application to off-road mobility modeling. Engineer Research and Development Center (U.S.), abril de 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/40185.
Texto completo