Littérature scientifique sur le sujet « Online smoothing »
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Articles de revues sur le sujet "Online smoothing"
Chen, Sixia, et Alexander Russell. « Online Metric Tracking and Smoothing ». Algorithmica 68, no 1 (28 juin 2012) : 133–51. http://dx.doi.org/10.1007/s00453-012-9669-8.
Texte intégralMann, B. L. « Smoothing Some Wrinkles in Online Dispute Resolution ». International Journal of Law and Information Technology 17, no 1 (21 novembre 2008) : 83–112. http://dx.doi.org/10.1093/ijlit/ean017.
Texte intégralCao, Guohong, Wu-chi Feng et Mukesh Singhal. « Online variable-bit-rate video traffic smoothing ». Computer Communications 26, no 7 (mai 2003) : 639–51. http://dx.doi.org/10.1016/s0140-3664(02)00197-4.
Texte intégralJiang, Wei, et Yongzhong Zhu. « Online process mean estimation usingL1norm exponential smoothing ». Naval Research Logistics 56, no 5 (août 2009) : 439–49. http://dx.doi.org/10.1002/nav.20351.
Texte intégralCai, Qingzhong, Gongliu Yang, Ningfang Song, Jianye Pan et Yiliang Liu. « An Online Smoothing Method Based on Reverse Navigation for ZUPT-Aided INSs ». Journal of Navigation 70, no 2 (21 octobre 2016) : 342–58. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463316000667.
Texte intégralDuffield, Samuel, et Sumeetpal Singh. « Online Particle Smoothing With Application to Map-Matching ». IEEE Transactions on Signal Processing 70 (2022) : 497–508. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2022.3141259.
Texte intégralSen, S., J. L. Rexford, J. K. Dey, J. F. Kurose et D. F. Towsley. « Online smoothing of variable-bit-rate streaming video ». IEEE Transactions on Multimedia 2, no 1 (mars 2000) : 37–48. http://dx.doi.org/10.1109/6046.825793.
Texte intégralEinbeck, Jochen, et Göran Kauermann. « Online monitoring with local smoothing methods and adaptive ridging ». Journal of Statistical Computation and Simulation 73, no 12 (décembre 2003) : 913–29. http://dx.doi.org/10.1080/0094965031000104332.
Texte intégralEkadjaja, Agustin, Andre Chuandra et Margarita Ekadjaja. « THE IMPACT OF BOARD INDEPENDENCE, PROFITABILITY, LEVERAGE, AND FIRM SIZE ON INCOME SMOOTHING IN CONTROL OF AGENCY CONFLICT ». Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi 1, no 3 (27 février 2020) : 238–47. http://dx.doi.org/10.31933/jemsi.v1i3.104.
Texte intégralEkadjaja, Agustin, Andre Chuandra et Margarita Ekadjaja. « THE IMPACT OF BOARD INDEPENDENCE, PROFITABILITY, LEVERAGE, AND FIRM SIZE ON INCOME SMOOTHING IN CONTROL OF AGENCY CONFLICT ». Dinasti International Journal of Education Management And Social Science 1, no 3 (19 février 2020) : 388–99. http://dx.doi.org/10.31933/dijemss.v1i3.169.
Texte intégralThèses sur le sujet "Online smoothing"
Cunningham, Alexander G. « Scalable online decentralized smoothing and mapping ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2014. http://hdl.handle.net/1853/51848.
Texte intégralWesterborn, Johan. « On particle-based online smoothing and parameter inference in general state-space models ». Doctoral thesis, KTH, Matematisk statistik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-215292.
Texte intégralDenna avhandling består av fyra artiklar, presenterade i Paper A-D, som behandlar partikelbaserad online-glättning och parameter- skattning i generella dolda Markovkedjor. I papper A presenteras en ny algoritm, PaRIS, med målet att effek- tivt beräkna partikelbaserade online-skattningar av glättade väntevär- den av additiva tillståndsfunktionaler. Algoritmen har, under svaga villkor, en beräkningskomplexitet som växer endast linjärt med antalet partiklar samt högst begränsade minneskrav. Dessutom härleds ett an- tal konvergensresultat för denna algoritm, såsom en central gränsvärdes- sats. Algoritmen testas i en simuleringsstudie. I papper B studeras problemet att skatta marginalglättningsfördel- ningen i dolda Markovkedjor. Detta åstadkoms genom att exekvera PaRIS-algoritmen i marginalläge. Genom ett argument om mixning i Markovkedjor motiveras att avbryta uppdateringen efter en av ett stoppkriterium bestämd fördröjning vilket ger en adaptiv fördröjnings- glättare. I papper C studeras problemet att beräkna derivator av filterfördel- ningen. Dessa används för att beräkna gradienten av log-likelihood funktionen. Algoritmen, som innehåller en uppdateringsmekanism lik- nande den i PaRIS, förses med ett antal konvergensresultat, såsom en central gränsvärdessats med en varians som är likformigt begränsad. Den resulterande algoritmen används för att konstruera en rekursiv parameterskattningsalgoritm. Papper D fokuserar på online-estimering av modellparametrar i generella dolda Markovkedjor. Den presenterade algoritmen kan ses som en kombination av PaRIS algoritmen och en nyligen föreslagen online-implementation av den klassiska EM-algoritmen.
QC 20171009
Westerborn, Johan. « On particle-based online smoothing and parameter inference in general hidden Markov models ». Licentiate thesis, KTH, Matematik (Inst.), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-166629.
Texte intégralDenna avhandling består av två artiklar som behandlar inferens i dolda Markovkedjor med generellt tillståndsrum via sekventiella Monte Carlo-metoder. Den första artikeln presenterar en ny algoritm, PaRIS, med målet att effektivt beräkna partikelbaserade online-skattningar av utjämnade väntevärden av additiva tillståndsfunktionaler. Algoritmen har, under svaga villkor, en beräkningkomplexitet som växer endast linjärt med antalet partiklar samt h\ögst begränsade minneskrav. Dessutom härleds ett antal konvergensresultat för denna algoritm, såsom en central gränsvärdessats. Den andra artikeln fokuserar på online-estimering av modellparametrar i en generella dolda Markovkedjor. Den presenterade algoritmen kan ses som en kombination av PaRIS och en nyligen föreslagen online-implementation av den klassiska EM-algoritmen.
QC 20150521
WANG, Yanan. « Exploring online brand choice at the SKU level : the effects of internet-specific attributes ». Digital Commons @ Lingnan University, 2004. https://commons.ln.edu.hk/mkt_etd/13.
Texte intégralMartin, Alice. « Deep learning models and algorithms for sequential data problems : applications to language modelling and uncertainty quantification ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS007.
Texte intégralIn this thesis, we develop new models and algorithms to solve deep learning tasks on sequential data problems, with the perspective of tackling the pitfalls of current approaches for learning language models based on neural networks. A first research work develops a new deep generative model for sequential data based on Sequential Monte Carlo Methods, that enables to better model diversity in language modelling tasks, and better quantify uncertainty in sequential regression problems. A second research work aims to facilitate the use of SMC techniques within deep learning architectures, by developing a new online smoothing algorithm with reduced computational cost, and applicable on a wider scope of state-space models, including deep generative models. Finally, a third research work proposes the first reinforcement learning that enables to learn conditional language models from scratch (i.e without supervised datasets), based on a truncation mechanism of the natural language action space with a pretrained language model
Vestin, Albin, et Gustav Strandberg. « Evaluation of Target Tracking Using Multiple Sensors and Non-Causal Algorithms ». Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-160020.
Texte intégralSu, Aron Wei-Hsiang. « ECG Noise Filtering Using Online Model-Based Bayesian Filtering Techniques ». Thesis, 2013. http://hdl.handle.net/10012/7917.
Texte intégralLivres sur le sujet "Online smoothing"
Superfood Smoothies Zum Abnehmen : Das Große Superfood Smoothie Buch Mit Bunten Smoothie Rezepten Sowie Allem Wissenswerten Zu Superfoods and Smoothies. Inkl. 30 Tage Diätplan + Gratis Online Beratung. Independently Published, 2020.
Trouver le texte intégralQuickBooks® Pro Support+1(866∎751∎2963)Phone Number. mrinalt, 2022.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Online smoothing"
Gray, Chris, Maarten Löffler et Rodrigo I. Silveira. « Smoothing Imprecise 1.5D Terrains ». Dans Approximation and Online Algorithms, 214–26. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-93980-1_17.
Texte intégralLin, Jeng-Wei, Ray-I. Chang, Jan-Ming Ho et Feipei Lai. « Aggressive Traffic Smoothing for Delivery of Online Multimedia ». Dans Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2004, 114–21. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30541-5_15.
Texte intégralZhao, Yue, et Philipp Krähenbühl. « Real-Time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 485–502. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19830-4_28.
Texte intégralQuicke, Donald L. J., Buntika A. Butcher et Rachel A. Kruft Welton. « Dates and Julian dates. » Dans Practical R for biologists : an introduction, 227–39. Wallingford : CABI, 2021. http://dx.doi.org/10.1079/9781789245349.0020.
Texte intégralQuicke, Donald L. J., Buntika A. Butcher et Rachel A. Kruft Welton. « Dates and Julian dates. » Dans Practical R for biologists : an introduction, 227–39. Wallingford : CABI, 2021. http://dx.doi.org/10.1079/9781789245349.0227.
Texte intégralZhang, Xinxin, Dike Li, Zeyuan Cheng, Jianqin Zhu, Zhi Tao et Lu Qiu. « Rapid Online Estimation of Time-Varying Thermal Boundary Conditions in Convective Heat Transfer Problem by ANN-Based Extended Kalman Smoothing Algorithm ». Dans Computational and Experimental Simulations in Engineering, 203–18. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44947-5_17.
Texte intégralDařena, František, Jonáš Petrovský, Jan Přichystal et Jan Žižka. « Using Online Data in Predicting Stock Price Movements ». Dans Research Anthology on Strategies for Using Social Media as a Service and Tool in Business, 1056–83. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-9020-1.ch053.
Texte intégralDařena, František, Jonáš Petrovský, Jan Přichystal et Jan Žižka. « Using Online Data in Predicting Stock Price Movements ». Dans Techno-Social Systems for Modern Economical and Governmental Infrastructures, 125–59. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-5586-5.ch006.
Texte intégralBaibarac Duignan, Corelia, Julieta Matos Castaño, Anouk Geenen et Michiel de Lange. « Controversing Datafication through Media Architectures ». Dans Situating Data. Nieuwe Prinsengracht 89 1018 VR Amsterdam Nederland : Amsterdam University Press, 2023. http://dx.doi.org/10.5117/9789463722971_ch03.
Texte intégralWang, Xuerui, Wei Li, Ying Cui, Ruofei Zhang et Jianchang Mao. « Click-Through Rate Estimation for Rare Events in Online Advertising ». Dans Advances in Multimedia and Interactive Technologies, 1–12. IGI Global, 2011. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60960-189-8.ch001.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Online smoothing"
Abuolaim, Abdullah, et Michael S. Brown. « Online Lens Motion Smoothing for Video Autofocus ». Dans 2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/wacv45572.2020.9093558.
Texte intégralGao, Kui, Wen Gao, Simin He et Yuan Zhang. « Online smoothing for scalable media stream delivery ». Dans Electronic Imaging 2004, sous la direction de Sethuraman Panchanathan et Bhaskaran Vasudev. SPIE, 2004. http://dx.doi.org/10.1117/12.526367.
Texte intégralLin, Jimmy, Rion Snow et William Morgan. « Smoothing techniques for adaptive online language models ». Dans the 17th ACM SIGKDD international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2020408.2020476.
Texte intégralZhang, Jin, Kai Liu, Fei Cheng et YunSong Li. « Online visual tracking based on updating with smoothing ». Dans SPIE Sensing Technology + Applications, sous la direction de Bormin Huang, Chein-I. Chang et José Fco López. SPIE, 2014. http://dx.doi.org/10.1117/12.2053153.
Texte intégralKanagal, Bhargav, et Amol Deshpande. « Online Filtering, Smoothing and Probabilistic Modeling of Streaming data ». Dans 2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering (ICDE 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icde.2008.4497525.
Texte intégralDang, Kang, Jiong Yang et Junsong Yuan. « Adaptive Exponential Smoothing for Online Filtering of Pixel Prediction Maps ». Dans 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2015.367.
Texte intégralWesterborn, Johan, et Jimmy Olsson. « Efficient particle-based online smoothing in general hidden Markov models ». Dans ICASSP 2014 - 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2014.6855159.
Texte intégralAbdelli, Ahmed. « Recursive motion smoothing for online video stabilization in wide-area surveillance ». Dans 2016 International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/bigcomp.2016.7425799.
Texte intégralPark, Yun S., Leigh R. Hochberg, Emad N. Eskandar, Sydney S. Cash et Wilson Truccolo. « Adaptive parametric spectral estimation with Kalman smoothing for online early seizure detection ». Dans 2013 6th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/ner.2013.6696207.
Texte intégralYildirim, Sinan, et A. Taylan Cemgil. « Forward smoothing and online expectation-maximisation in Gaussian linear state-space models ». Dans 2011 IEEE 19th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/siu.2011.5929704.
Texte intégral