Littérature scientifique sur le sujet « Deployment error estimation »
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Articles de revues sur le sujet "Deployment error estimation"
Gutierrez, Edgar Andres, Ivan Fernando Mondragon, Julian D. Colorado et Diego Mendez Ch. « Optimal Deployment of WSN Nodes for Crop Monitoring Based on Geostatistical Interpolations ». Plants 11, no 13 (21 juin 2022) : 1636. http://dx.doi.org/10.3390/plants11131636.
Texte intégralLin, Feilong, Wenbai Li et Liyong Yuan. « Consensus-Based Sequential Estimation of Process Parameters via Industrial Wireless Sensor Networks ». Sensors 18, no 10 (6 octobre 2018) : 3338. http://dx.doi.org/10.3390/s18103338.
Texte intégralRolling, Craig A., Yuhong Yang et Dagmar Velez. « COMBINING ESTIMATES OF CONDITIONAL TREATMENT EFFECTS ». Econometric Theory 35, no 6 (6 novembre 2018) : 1089–110. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466618000397.
Texte intégralHsiao, Chiu-Han, Frank Yeong-Sung Lin, Hao-Jyun Yang, Yennun Huang, Yu-Fang Chen, Ching-Wen Tu et Si-Yao Zhang. « Optimization-Based Approaches for Minimizing Deployment Costs for Wireless Sensor Networks with Bounded Estimation Errors ». Sensors 21, no 21 (27 octobre 2021) : 7121. http://dx.doi.org/10.3390/s21217121.
Texte intégralPark, Dongjoo, Soyoung You, Jeonghyun Rho, Hanseon Cho et Kangdae Lee. « Investigating optimal aggregation interval sizes of loop detector data for freeway travel-time estimation and prediction ». Canadian Journal of Civil Engineering 36, no 4 (avril 2009) : 580–91. http://dx.doi.org/10.1139/l08-129.
Texte intégralMadsen, Tatiana, Hans-Peter Schwefel, Lars Mikkelsen et Annelore Burggraf. « Comparison of WLAN Probe and Light Sensor-Based Estimators of Bus Occupancy Using Live Deployment Data ». Sensors 22, no 11 (28 mai 2022) : 4111. http://dx.doi.org/10.3390/s22114111.
Texte intégralRathore, Kapil Singh, Sricharan Vijayarangan, Preejith SP et Mohanasankar Sivaprakasam. « A Multifunctional Network with Uncertainty Estimation and Attention-Based Knowledge Distillation to Address Practical Challenges in Respiration Rate Estimation ». Sensors 23, no 3 (1 février 2023) : 1599. http://dx.doi.org/10.3390/s23031599.
Texte intégralMcLoughlin, Benjamin, Harry Pointon, John McLoughlin, Andy Shaw et Frederic Bezombes. « Uncertainty Characterisation of Mobile Robot Localisation Techniques using Optical Surveying Grade Instruments ». Sensors 18, no 7 (13 juillet 2018) : 2274. http://dx.doi.org/10.3390/s18072274.
Texte intégralUkani, Neema Amish, et Saurabh S. Chakole. « Empirical analysis of machine learning-based moisture sensing platforms for agricultural applications : A statistical perspective ». Journal of Physics : Conference Series 2327, no 1 (1 août 2022) : 012026. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2327/1/012026.
Texte intégralAljohani, Nader, Tierui Zou, Arturo S. Bretas et Newton G. Bretas. « Multi-Area State Estimation : A Distributed Quasi-Static Innovation-Based Model with an Alternative Direction Method of Multipliers ». Applied Sciences 11, no 10 (13 mai 2021) : 4419. http://dx.doi.org/10.3390/app11104419.
Texte intégralThèses sur le sujet "Deployment error estimation"
Sarr, Jean Michel Amath. « Étude de l’augmentation de données pour la robustesse des réseaux de neurones profonds ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS072.
Texte intégralIn this thesis, we considered the problem of the robustness of neural networks. That is, we have considered the case where the learning set and the deployment set are not independently and identically distributed from the same source. This hypothesis is called : the i.i.d hypothesis. Our main research axis has been data augmentation. Indeed, an extensive literature review and preliminary experiments showed us the regularization potential of data augmentation. Thus, as a first step, we sought to use data augmentation to make neural networks more robust to various synthetic and natural dataset shifts. A dataset shift being simply a violation of the i.i.d assumption. However, the results of this approach have been mixed. Indeed, we observed that in some cases the augmented data could lead to performance jumps on the deployment set. But this phenomenon did not occur every time. In some cases, the augmented data could even reduce performance on the deployment set. In our conclusion, we offer a granular explanation for this phenomenon. Better use of data augmentation toward neural network robustness is to generate stress tests to observe a model behavior when various shift occurs. Then, to use that information to estimate the error on the deployment set of interest even without labels, we call this deployment error estimation. Furthermore, we show that the use of independent data augmentation can improve deployment error estimation. We believe that this use of data augmentation will allow us to better quantify the reliability of neural networks when deployed on new unknown datasets
Chapitres de livres sur le sujet "Deployment error estimation"
Ahmed, Qasim Zeeshan, et Lie-Liang Yang. « Comparative Study of Adaptive Multiuser Detections in Hybrid Direct-Sequence Time-Hopping Ultrawide Bandwidth Systems ». Dans Advances in Wireless Technologies and Telecommunication, 459–78. IGI Global, 2014. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-5170-8.ch018.
Texte intégralGuo, Cheng, R. Venkatesha Prasad, Jing Wang, Vijay Sathyanarayana Rao et Ignas Niemegeers. « Localizing Persons Using Body Area Sensor Network ». Dans Developments in Wireless Network Prototyping, Design, and Deployment, 273–89. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-1797-1.ch013.
Texte intégralLin, Kai, Min Chen, Joel J. P. C. Rodrigues et Hongwei Ge. « System Design and Data Fusion in Body Sensor Networks ». Dans Advances in Healthcare Information Systems and Administration, 1–25. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-0888-7.ch001.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Deployment error estimation"
Guihen, Damien, et Peter King. « A model Of AUV survey feature resolution and error estimation for deployment optimization ». Dans 2016 IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles (AUV). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/auv.2016.7778672.
Texte intégralMahboubi, Hamid, Mojtaba Vaezi et Fabrice Labeau. « Distributed deployment algorithms in a network of nonidentical mobile sensors subject to location estimation error ». Dans 2014 IEEE Sensors. IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icsens.2014.6985374.
Texte intégralLuciani, Sara, Stefano Feraco, Angelo Bonfitto, Andrea Tonoli, Nicola Amati et Maurizio Quaggiotto. « A Machine Learning Method for State of Charge Estimation in Lead-Acid Batteries for Heavy-Duty Vehicles ». Dans ASME 2021 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/detc2021-68469.
Texte intégralBanerjee, Amit, Issam Abu-Mahfouz, Jianyan Tian et A. H. M. Esfakur Rahman. « A Robust Hybrid Machine Learning-Based Modeling Technique for Wind Power Production Estimates ». Dans ASME 2022 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/imece2022-94173.
Texte intégralBooncharoen, Pichita, Thananya Rinsiri, Pakawat Paiboon, Supaporn Karnbanjob, Sonchawan Ackagosol, Prateep Chaiwan et Ouraiwan Sapsomboon. « Pore Pressure Estimation by Using Machine Learning Model ». Dans International Petroleum Technology Conference. IPTC, 2021. http://dx.doi.org/10.2523/iptc-21490-ms.
Texte intégralKalanovic, V. D., K. Padmanabhan et C. H. Jenkins. « A Discrete Cell Model for Shape Control of Precision Membrane Antennae and Reflectors ». Dans ASME 1999 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1999. http://dx.doi.org/10.1115/imece1999-0548.
Texte intégralAL-Qutami, Tareq Aziz, et Fatin Awina Awis. « Personnel Real Time Tracking in Hazardous Areas Using Wearable Technologies and Machine Learning ». Dans International Petroleum Technology Conference. IPTC, 2021. http://dx.doi.org/10.2523/iptc-21426-ms.
Texte intégralRamos Gurjao, Kildare George, Eduardo Gildin, Richard Gibson et Mark Everett. « Estimation of Far-Field Fiber Optics Distributed Acoustic Sensing DAS Response Using Spatio-Temporal Machine Learning Schemes and Improvement of Hydraulic Fracture Geometric Characterization ». Dans SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/209119-ms.
Texte intégralJenkins, C. H., V. D. Kalanovic, S. M. Faisal, K. Padmanabhan et M. Tampi. « Adaptive Shape Control of Precision Membrane Antennae and Reflectors ». Dans ASME 1998 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 1998. http://dx.doi.org/10.1115/imece1998-0951.
Texte intégralWani, Ankit, Jyotsana Singh, Deepa Kumari, Avinash Ithape et Govind Rapanwad. « “FEV’s ‘CogniSafe’ : An Innovative Deep Learning-Based AI Driver Monitoring System for the Future of Mobility” ». Dans WCX SAE World Congress Experience. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States : SAE International, 2024. http://dx.doi.org/10.4271/2024-01-2012.
Texte intégral