Literatura académica sobre el tema "MDLNN"
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Artículos de revistas sobre el tema "MDLNN"
AL-Ghamdi, Abdullah S. AL-Malaise y Mahmoud Ragab. "Tunicate swarm algorithm with deep convolutional neural network-driven colorectal cancer classification from histopathological imaging data". Electronic Research Archive 31, n.º 5 (2023): 2793–812. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023141.
Texto completoLy, Ngoc Q., Tuong K. Do y Binh X. Nguyen. "Large-Scale Coarse-to-Fine Object Retrieval Ontology and Deep Local Multitask Learning". Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (18 de julio de 2019): 1–40. http://dx.doi.org/10.1155/2019/1483294.
Texto completoKhan, Mohammad Ayoub. "An IoT Framework for Heart Disease Prediction Based on MDCNN Classifier". IEEE Access 8 (2020): 34717–27. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2974687.
Texto completoPraveena, Anto y B. Bharathi. "An approach to remove duplication records in healthcare dataset based on Mimic Deep Neural Network (MDNN) and Chaotic Whale Optimization (CWO)". Concurrent Engineering 29, n.º 1 (marzo de 2021): 58–67. http://dx.doi.org/10.1177/1063293x21992014.
Texto completoLee, Jandee, Chan Hee Kim, In Kyung Min, Seonhyang Jeong, Hyunji Kim, Moon Jung Choi, Hyeong Ju Kwon, Sang Geun Jung y Young Suk Jo. "Detailed characterization of metastatic lymph nodes improves the prediction accuracy of currently used risk stratification systems in N1 stage papillary thyroid cancer". European Journal of Endocrinology 183, n.º 1 (julio de 2020): 83–93. http://dx.doi.org/10.1530/eje-20-0131.
Texto completoSukardi, Hadi Ahmad. "ANALISIS INVESTASI SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL". Jurnal SIKAP (Sistem Informasi, Keuangan, Auditing Dan Perpajakan) 5, n.º 1 (8 de febrero de 2021): 18. http://dx.doi.org/10.32897/jsikap.v5i1.251.
Texto completoChen, Yi, Jin Zhou, Qianting Gao, Jing Gao y Wei Zhang. "MDNN: Predicting Student Engagement via Gaze Direction and Facial Expression in Collaborative Learning". Computer Modeling in Engineering & Sciences 136, n.º 1 (2023): 381–401. http://dx.doi.org/10.32604/cmes.2023.023234.
Texto completoLackner, Thomas E. "Advances in Managing Overactive Bladder". Journal of Pharmacy Practice 13, n.º 4 (1 de agosto de 2000): 277–89. http://dx.doi.org/10.1106/8843-q9gl-g9xc-mdln.
Texto completoWang, Xingmei, Anhua Liu, Yu Zhang y Fuzhao Xue. "Underwater Acoustic Target Recognition: A Combination of Multi-Dimensional Fusion Features and Modified Deep Neural Network". Remote Sensing 11, n.º 16 (13 de agosto de 2019): 1888. http://dx.doi.org/10.3390/rs11161888.
Texto completoHuang, Xixian, Xiongjun Zeng, Qingxiang Wu, Yu Lu, Xi Huang y Hua Zheng. "Face Verification Based on Deep Learning for Person Tracking in Hazardous Goods Factories". Processes 10, n.º 2 (17 de febrero de 2022): 380. http://dx.doi.org/10.3390/pr10020380.
Texto completoTesis sobre el tema "MDLNN"
Terefe, Adisu Wagaw. "Handwritten Recognition for Ethiopic (Ge’ez) Ancient Manuscript Documents". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-288145.
Texto completoDet handskrivna igenkännings systemet är en process för att lära sig ett mönster från en viss bild av text. Erkännande Processen kombinerar vanligtvis en datorvisionsuppgift med sekvens inlärningstekniker. Transkribering av texter från den skannade bilden är fortfarande ett utmanande problem, särskilt när dokumenten är mycket försämrad eller har för omåttlig dammiga buller. Nuförtiden finns det flera handskrivna igenkänningar system både kommersiellt och i gratisversionen, särskilt för latin baserade språk. Det finns dock ingen tidigare studie som har byggts för Ge’ez handskrivna gamla manuskript dokument. I motsats till detta språk har många mysterier från det förflutna, i vetenskapens mänskliga historia, arkitektur, medicin och astronomi. I denna avhandling presenterar vi två separata igenkänningssystem. (1) Ett karaktärs nivå igenkänningssystem som kombinerar bildigenkänning för karaktär segmentering från forntida böcker och ett vanilj Convolutional Neural Network (CNN) för att erkänna karaktärer. (2) Ett änd-till-slut-segmentering fritt handskrivet igenkänningssystem som använder CNN, Multi-Dimensional Recurrent Neural Network (MDRNN) med Connectionist Temporal Classification (CTC) för etiopiska (Ge’ez) manuskript dokument. Den föreslagna karaktär igenkännings modellen överträffar 97,78% noggrannhet. Däremot ger den andra modellen ett uppmuntrande resultat som indikerar att ytterligare studera språk egenskaperna för bättre igenkänning av alla antika böcker.
GAUTAM, AJAI KUMAR. "BIOMETRIC RECOGNITION". Thesis, 2022. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19630.
Texto completoLibros sobre el tema "MDLNN"
Studer, J. A. GEOMECH MDLNG IN ENGNG PRACTICE. Taylor & Francis, 1986.
Buscar texto completoSpsht Mdlng and Dec Analysis. 4a ed. South-Western, Div of Thomson Learning, 2003.
Buscar texto completoPetroleum Reservoir Mdlng Simulation Geol Geostatistics Perf. McGraw-Hill Education, 2019.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "MDLNN"
Bezerra, Byron Leite Dantas, Cleber Zanchettin y Vinícius Braga de Andrade. "A MDRNN-SVM Hybrid Model for Cursive Offline Handwriting Recognition". En Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2012, 246–54. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33266-1_31.
Texto completoSharma, Swati y Varun Prakash Saxena. "Hybrid Sign Language Learning Approach Using Multi-scale Hierarchical Deep Convolutional Neural Network (MDCnn)". En Advances in Intelligent Systems and Computing, 663–77. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-5443-6_51.
Texto completo"Optimizing MDLNS Implementations". En Multiple-Base Number System, 203–26. CRC Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/b11652-8.
Texto completo"The Multidimensional Logarithmic Number System (MDLNS)". En Multiple-Base Number System, 109–34. CRC Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/b11652-5.
Texto completoSingh, Pooja, Usha Chauhan, S. P. S. Chauhan y Harshit Singh. "Advanced Detection". En Advances in Electronic Government, Digital Divide, and Regional Development, 248–68. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6418-2.ch014.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "MDLNN"
Reddy, Arikatla Venkata, Pasupuleti Sai Kumar, Pathan Asif Khan, Venkata Subba Reddy Karumudi, Pradeepini G y Sagar Imambi. "MDLNN Approach for Alcohol Detection using IRIS". En 2023 Second International Conference on Electronics and Renewable Systems (ICEARS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icears56392.2023.10085257.
Texto completoRosaline, S., M. Ayeesha Nasreen, P. Suganthi, T. Manimegalai y G. Ramkumar. "Predicting Melancholy risk among IT professionals using Modified Deep Learning Neural Network (MDLNN)". En 2022 IEEE 11th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/csnt54456.2022.9787571.
Texto completoLyu, Tengfei, Jianliang Gao, Ling Tian, Zhao Li, Peng Zhang y Ji Zhang. "MDNN: A Multimodal Deep Neural Network for Predicting Drug-Drug Interaction Events". En Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/487.
Texto completoMartin, Patrick, Jean-Pierre de la Croix y Magnus Egersted. "MDLn: A Motion Description Language for networked systems". En 2008 47th IEEE Conference on Decision and Control. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2008.4739185.
Texto completoZhang, Xulong, Jianzong Wang, Ning Cheng y Jing Xiao. "MDCNN-SID: Multi-scale Dilated Convolution Network for Singer Identification". En 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892338.
Texto completoFrancisco, Maxwell, Felipe Gouveia, Byron Bezerra y Mêuser Valença. "Reconhecimento de Escrita Cursiva Offline Utilizando um Modelo Composto por MDRNN-RC". En 11. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. SBIC, 2016. http://dx.doi.org/10.21528/cbic2013-089.
Texto completoSalminen, Jukka, Rob Hindley y Sami Saarinen. "Mackenzie Delta LNG Transport and Ice Management Study". En Offshore Technology Conference. OTC, 2023. http://dx.doi.org/10.4043/32302-ms.
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