Littérature scientifique sur le sujet « Binary output »
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Articles de revues sur le sujet "Binary output"
Anashin, Vladimir. « Discreteness causes waves ». Facta universitatis - series : Physics, Chemistry and Technology 14, no 3 (2016) : 143–96. http://dx.doi.org/10.2298/fupct1603143a.
Texte intégralMoreno, E. G., B. Iniguez, M. Roca, J. Segura et S. Sureda. « CMOS radiation sensor with binary output ». IEEE Transactions on Nuclear Science 42, no 3 (juin 1995) : 174–78. http://dx.doi.org/10.1109/23.387358.
Texte intégralYum, Bong-Jin, et Seong-Jun Kim. « On parameter design of binary-input-and-binary-output dynamic systems ». Quality and Reliability Engineering International 9, no 6 (novembre 1993) : 471–76. http://dx.doi.org/10.1002/qre.4680090603.
Texte intégralYang, Sibo, Shusheng Wang, Lanyin Sun, Zhongxuan Luo et Yuan Bao. « Output Layer Structure Optimization for Weighted Regularized Extreme Learning Machine Based on Binary Method ». Symmetry 15, no 1 (16 janvier 2023) : 244. http://dx.doi.org/10.3390/sym15010244.
Texte intégralGurevich, Yuri, et Saharon Shelah. « Time polynomial in input or output ». Journal of Symbolic Logic 54, no 3 (septembre 1989) : 1083–88. http://dx.doi.org/10.2307/2274767.
Texte intégralXue, Aijun, et Xiaodan Wang. « Cost-sensitive design of error correcting output codes ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 232, no 10 (12 mai 2017) : 1871–81. http://dx.doi.org/10.1177/0954406217709303.
Texte intégralRen, Xiao Guang, Yu Hua Tang et Xin Hai Xu. « Format Optimization for Periodical Snapshot Output in CFD Simulation ». Applied Mechanics and Materials 457-458 (octobre 2013) : 910–18. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.457-458.910.
Texte intégralPÉREZ ARCILA, MAURICIO, et MARTIN ALONSO TAMAYO VELEZ. « IMPLEMENTATION OF LEBESGUE SAMPLING METHOD AND DIGITAL SENSORS FOR CONTROLLING THE LEVEL VARIABLE IN A CONTINUOUS SYSTEM ». DYNA NEW TECHNOLOGIES 8, no 1 (11 novembre 2021) : [14 P.]. http://dx.doi.org/10.6036/nt10248.
Texte intégralSilva, Carla, Ana Aguiar et Inês Dutra. « Quantum Binary Classification (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 18 (18 mai 2021) : 15889–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i18.17941.
Texte intégralRahmadhany, Sri. « IDENTIFIKASI POLA KARAKTER ANAK DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON ». JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI 3, no 1 (13 juin 2019) : 86. http://dx.doi.org/10.36294/jurti.v3i1.695.
Texte intégralThèses sur le sujet "Binary output"
Grama, Keshava. « Binary matrix for pedestrian tracking in infrared images ». Thesis, Edinburgh Napier University, 2013. http://researchrepository.napier.ac.uk/Output/6153.
Texte intégralChapin, Patrick Samuel. « Analysis of experiments to validate computer models with binary output ». [Ames, Iowa : Iowa State University], 2009. http://gateway.proquest.com/openurl?url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:dissertation&res_dat=xri:pqdiss&rft_dat=xri:pqdiss:3389285.
Texte intégralOzkan, Ugur. « Application of the constrained implicants set concept to the minimization of binary functions ». Thesis, Monterey, California : Naval Postgraduate School, 1990. http://handle.dtic.mil/100.2/ADA239470.
Texte intégralThesis Advisor(s): Yang, Chyan ; Butler, Jon T. "September 1990." Description based on title screen as viewed on March 22, 2010. Author(s) subject terms: Constrained Implicants Set Concept, Binary Minimization. Includes bibliographical references (p. 75-76). Also available in print.
Oualla, Hicham. « Contributions à l'identification en boucle ouverte/fermée des systèmes à base de données binaires ». Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2022. http://www.theses.fr/2022NORMC229.
Texte intégralThis thesis is devoted to the identification of systems based on binary data. First, a brief presentation of all the methods of identification of systems based on the use of binary data existing in the literature is given. In the following, we are interested in the problem of open loop identification of systems with binary output and input. We propose methods for the identification of FIR systems and more complex IIR systems with binary input and output. These methods are analyzed and tested by numerical examples. In the rest of this work, we propose first solutions to the problems of closed-loop identification of systems based on binary data. The first solutions are dedicated to binary output systems, the closed loop excitation is assumed to be high resolution. Finally, two methods are proposed for closed loop systems with binary output and input. These solutions are tested on numerical examples to quantify their performances
Ataman, Kaan. « Learning to rank by maximizing the AUC with linear programming for problems with binary output ». Diss., University of Iowa, 2007. http://ir.uiowa.edu/etd/151.
Texte intégralChaudhari, Pragat. « Analytical Methods for the Performance Evaluation of Binary Linear Block Codes ». Thesis, University of Waterloo, 2000. http://hdl.handle.net/10012/904.
Texte intégralMedvedieva, S. O., I. V. Bogach, V. A. Kovenko, С. О. Медведєва, І. В. Богач et В. А. Ковенко. « Neural networks in Machine learning ». Thesis, ВНТУ, 2019. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24788.
Texte intégralThe paper covers the basic principles of Neural Networks’ work. Special attention is paid to Frank Rosenblatt’s model of the network called “perceptron”. In addition, the article touches upon the main programming languages used to write software for Neural Networks.
FALEH, MOHAMAD SALEH. « Conception, realisation et caracterisation de transistors bipolaires de puissance a heterojonction gainp/gaas et comparaison avec les tbh's gaalas/gaas ». Toulouse 3, 1998. http://www.theses.fr/1998TOU30027.
Texte intégralHui-LiangYu et 游輝亮. « Dual Path Binary Neural Network with Adaptive Output Range ». Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/nuydfp.
Texte intégral國立成功大學
資訊工程學系
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In recent years, deep neural networks (DNNs) have achieved state-of-the-art results in the fields of image recognition, semantic segmentation and machine translation. However, powerful DNNs usually have a large number of parameters and complex calculations. For instance, ImageNet classification challenge winner in 2012, Alex Net, has a model size of about 249MB and 60 million parameters, which needs to perform about 1.5 billion FLOPs to classify a 224 x 224 image. While perform such complex computations, GPUs based machines usually used to speed up training process and inference time. However, for embedded devices, such as smart phones or Internet of Things, there is only a small amount of memory, battery power and computing resources, so it is difficult to deploy DNN to these devices. In the field of model compression, the binary neural network (BNN) is a very promising method, which features are low power consumption and low storage usage, but there is a large gap in prediction accuracy compared with full-precision networks. This thesis proposed a BNN that about the same storage usage as other BNNs and prediction accuracy is close to full-precision network. The method proposed in this thesis has three characteristics: First, the convolution layers have two input sources by dual path method. Second, round the batch normalization output. Third, adjust each layer output by a trainable parameter. The experiments show, our model size is about equal to other BNNs, but the prediction accuracy is much higher. In CIFAR-10 dataset, the prediction accuracy is at least 2.85% higher than other BNNs, even better than ternary network, only 0.69% loss compared to full-precision network. In SVHN dataset, the prediction accuracy is at least 0.21% higher than other BNNs, and even more than 0.58% compared to full-precision network.
« Analysis of experiments to validate computer models with binary output ». IOWA STATE UNIVERSITY, 2010. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=3389285.
Texte intégralLivres sur le sujet "Binary output"
Behrooz, Anahit. Mapping Middle-earth. Bloomsbury Publishing Plc, 2024. http://dx.doi.org/10.5040/9781350290792.
Texte intégralNakai, You. Reminded by the Instruments. Oxford University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190686765.001.0001.
Texte intégralHoste, Eric A. J., John A. Kellum et Norbert Lameire. Definitions, classification, epidemiology, and risk factors of acute kidney injury. Sous la direction de Norbert Lameire. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199592548.003.0220_update_001.
Texte intégralKhatun, Samia. Australianama. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190922603.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Binary output"
Ye, Tao, et Xuefeng Zhu. « Binary Coded Output Support Vector Machine ». Dans Intelligent Computing Theories and Technology, 47–55. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39482-9_6.
Texte intégralBabu, Hafiz Md Hasan. « Multiple-Valued Input Binary-Valued Output Functions ». Dans VLSI Circuits and Embedded Systems, 107–20. Boca Raton : CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003269182-11.
Texte intégralSun, Qilin, Yan Liu, Zhengxue Li, Sibo Yang, Wei Wu et Jiuwu Jin. « The Binary Output Units of Neural Network ». Dans Advances in Neural Networks – ISNN 2013, 250–57. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39065-4_31.
Texte intégralLaisney, François, Michael Lechner et Winfried Pohlmeier. « Semi-Nonparametric Estimation of Binary Choice Models Using Panel Data : An Application to the Innovative Activity of German Firms ». Dans Output and Employment Fluctuations, 87–101. Heidelberg : Physica-Verlag HD, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57989-9_7.
Texte intégralMorvai, Gusztáv. « Guessing the Output of a Stationary Binary Time Series ». Dans Contributions to Statistics, 207–15. Heidelberg : Physica-Verlag HD, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-57410-8_18.
Texte intégralLin, Yi, Lucas M. Tabajara et Moshe Y. Vardi. « ZDD Boolean Synthesis ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 64–83. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-99524-9_4.
Texte intégralSchirmer, Pascal A., et Iosif Mporas. « Binary versus Multiclass Deep Learning Modelling in Energy Disaggregation ». Dans Springer Proceedings in Energy, 45–51. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-63916-7_6.
Texte intégralGalán, Gerhard, et Juris Muñoz. « A new input-output function for binary hopfield neural networks ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 311–20. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0098187.
Texte intégralBelfiore, J. C. « A weighted-output symbol-by-symbol decoding algorithm of binary convolutional codes ». Dans Coding Theory and Applications, 154–58. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-19368-5_17.
Texte intégralChaudhari, Narendra S., et Aruna Tiwari. « Extension of Binary Neural Networks for Multi-class Output and Finite Automata ». Dans Neural Information Processing : Research and Development, 211–37. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-39935-3_12.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Binary output"
Guo, Zhixia, Sitao Li, Jiaxiong Ye, Ruan Yu, Qiyang Xu et Guoping Zhang. « Binary optical resonator with flattop output ». Dans Optical Systems Design and Production, sous la direction de Fritz Merkle. SPIE, 1999. http://dx.doi.org/10.1117/12.360043.
Texte intégralMoskowitz, Ira S., Paul Cotae, Pedro N. Safier et Daniel L. Kang. « Capacity bounds and stochastic resonance for binary input binary output channels ». Dans 2012 Computing, Communications and Applications Conference (ComComAp). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/comcomap.2012.6154003.
Texte intégralShari, Shahrouz, A. Korhan Tanc et Tolga M. Duman. « LDPC code design for binary-input binary-output Z interference channels ». Dans 2015 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/isit.2015.7282622.
Texte intégralQian, Jing, Feifei Gao, Shi Jin, Ling Xing et Junhui Zhao. « Capacity of Ambient Backscatter Communications with Binary Input and Binary Output Channel ». Dans GLOBECOM 2018 - 2018 IEEE Global Communications Conference. IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/glocom.2018.8647136.
Texte intégralMoskowitz, Ira S., Paul Cotae et Pedro N. Safier. « Algebraic information theory and stochastic resonance for binary-input binary-output channels ». Dans 2012 46th Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ciss.2012.6310786.
Texte intégralSwanson, Gary J., James R. Leger et Wilfrid B. Veldkamp. « Tandem Binary Structures for Increased Coupling Efficiency of Laser Beams ». Dans Holography. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1986. http://dx.doi.org/10.1364/holography.1986.tud5.
Texte intégralCao, Jun, et Huimin Ma. « Regression-based parameter optimization for binary output systems ». Dans 2015 3rd International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT ). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icoict.2015.7231473.
Texte intégralYue, Tinghai. « The characterizations of binary vector-output plateaued functions ». Dans 2010 IEEE International Conference on Wireless Communications, Networking and Information Security (WCNIS). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/wcins.2010.5541807.
Texte intégralYue, Tinghai. « A construction of binary vector-output plateaued functions ». Dans 2010 IEEE International Conference on Wireless Communications, Networking and Information Security (WCNIS). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/wcins.2010.5541808.
Texte intégralNguyen, Thuan, et Thinh Nguyen. « Structure of Optimal Quantizer for Binary-Input Continuous-Output Channels with Output Constraints ». Dans 2020 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/isit44484.2020.9174174.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Binary output"
Farhi, Edward, et Hartmut Neven. Classification with Quantum Neural Networks on Near Term Processors. Web of Open Science, décembre 2020. http://dx.doi.org/10.37686/qrl.v1i2.80.
Texte intégralSinclair, Samantha, et Sally Shoop. Automated detection of austere entry landing zones : a “GRAIL Tools” validation assessment. Engineer Research and Development Center (U.S.), août 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45265.
Texte intégral