Articles de revues sur le sujet « Visual attention, artificial intelligence, machine learning, computer vision »
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Wan, Yijie, et Mengqi Ren. « New Visual Expression of Anime Film Based on Artificial Intelligence and Machine Learning Technology ». Journal of Sensors 2021 (26 juin 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9945187.
Texte intégralAnh, Dao Nam. « Interestingness Improvement of Face Images by Learning Visual Saliency ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 24, no 5 (20 septembre 2020) : 630–37. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2020.p0630.
Texte intégralV., Dr Suma. « COMPUTER VISION FOR HUMAN-MACHINE INTERACTION-REVIEW ». Journal of Trends in Computer Science and Smart Technology 2019, no 02 (29 décembre 2019) : 131–39. http://dx.doi.org/10.36548/jtcsst.2019.2.006.
Texte intégralPrijs, Jasper, Zhibin Liao, Soheil Ashkani-Esfahani, Jakub Olczak, Max Gordon, Prakash Jayakumar, Paul C. Jutte, Ruurd L. Jaarsma, Frank F. A. IJpma et Job N. Doornberg. « Artificial intelligence and computer vision in orthopaedic trauma ». Bone & ; Joint Journal 104-B, no 8 (1 août 2022) : 911–14. http://dx.doi.org/10.1302/0301-620x.104b8.bjj-2022-0119.r1.
Texte intégralLiu, Yang, Anbu Huang, Yun Luo, He Huang, Youzhi Liu, Yuanyuan Chen, Lican Feng, Tianjian Chen, Han Yu et Qiang Yang. « Federated Learning-Powered Visual Object Detection for Safety Monitoring ». AI Magazine 42, no 2 (20 octobre 2021) : 19–27. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v42i2.15095.
Texte intégralL, Anusha, et Nagaraja G. S. « Outlier Detection in High Dimensional Data ». International Journal of Engineering and Advanced Technology 10, no 5 (30 juin 2021) : 128–30. http://dx.doi.org/10.35940/ijeat.e2675.0610521.
Texte intégralLi, Jing, et Guangren Zhou. « Visual Information Features and Machine Learning for Wushu Arts Tracking ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (4 août 2021) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6713062.
Texte intégralMogadala, Aditya, Marimuthu Kalimuthu et Dietrich Klakow. « Trends in Integration of Vision and Language Research : A Survey of Tasks, Datasets, and Methods ». Journal of Artificial Intelligence Research 71 (30 août 2021) : 1183–317. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11688.
Texte intégralZhou, Zhiyu, Jiangfei Ji, Yaming Wang, Zefei Zhu et Ji Chen. « Hybrid regression model via multivariate adaptive regression spline and online sequential extreme learning machine and its application in vision servo system ». International Journal of Advanced Robotic Systems 19, no 3 (1 mai 2022) : 172988062211086. http://dx.doi.org/10.1177/17298806221108603.
Texte intégralLiu, Yang, Anbu Huang, Yun Luo, He Huang, Youzhi Liu, Yuanyuan Chen, Lican Feng, Tianjian Chen, Han Yu et Qiang Yang. « FedVision : An Online Visual Object Detection Platform Powered by Federated Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 08 (3 avril 2020) : 13172–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i08.7021.
Texte intégralJasim, Mohammed Saaduldeen, et Mohammed Chachan Younis. « Object-based Classification of Natural Scenes Using Machine Learning Methods ». Technium : Romanian Journal of Applied Sciences and Technology 6 (8 février 2023) : 1–22. http://dx.doi.org/10.47577/technium.v6i.8286.
Texte intégralKim, Chris, Xiao Lin, Christopher Collins, Graham W. Taylor et Mohamed R. Amer. « Learn, Generate, Rank, Explain : A Case Study of Visual Explanation by Generative Machine Learning ». ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 11, no 3-4 (31 décembre 2021) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3465407.
Texte intégralCao, Zehong. « A review of artificial intelligence for EEG‐based brain−computer interfaces and applications ». Brain Science Advances 6, no 3 (septembre 2020) : 162–70. http://dx.doi.org/10.26599/bsa.2020.9050017.
Texte intégralHütten, Nils, Richard Meyes et Tobias Meisen. « Vision Transformer in Industrial Visual Inspection ». Applied Sciences 12, no 23 (23 novembre 2022) : 11981. http://dx.doi.org/10.3390/app122311981.
Texte intégralXu, Yifan, Huapeng Wei, Minxuan Lin, Yingying Deng, Kekai Sheng, Mengdan Zhang, Fan Tang, Weiming Dong, Feiyue Huang et Changsheng Xu. « Transformers in computational visual media : A survey ». Computational Visual Media 8, no 1 (27 octobre 2021) : 33–62. http://dx.doi.org/10.1007/s41095-021-0247-3.
Texte intégralAllawadi, Sidhant, Jayaty, Parmod Sharma, Kapil Rohilla et Gopal Deokar. « Artificial intelligence : A cutting edge technology in agriculture ». INTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES 17, no 1 (15 janvier 2021) : 114–20. http://dx.doi.org/10.15740/has/ijas/17.1/114-120.
Texte intégralLioutas, Vasileios, Nikolaos Passalis et Anastasios Tefas. « Explicit ensemble attention learning for improving visual question answering ». Pattern Recognition Letters 111 (août 2018) : 51–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2018.04.031.
Texte intégralChrupała, Grzegorz. « Visually Grounded Models of Spoken Language : A Survey of Datasets, Architectures and Evaluation Techniques ». Journal of Artificial Intelligence Research 73 (18 février 2022) : 673–707. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12967.
Texte intégralCaelli, Terry, et Walter F. Bischof. « The Role of Machine Learning in Building Image Interpretation Systems ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 11, no 01 (février 1997) : 143–68. http://dx.doi.org/10.1142/s021800149700007x.
Texte intégralCui, Shaowei, Rui Wang, Junhang Wei, Jingyi Hu et Shuo Wang. « Self-Attention Based Visual-Tactile Fusion Learning for Predicting Grasp Outcomes ». IEEE Robotics and Automation Letters 5, no 4 (octobre 2020) : 5827–34. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2020.3010720.
Texte intégralJafary, P., D. Shojaei, A. Rajabifard et T. Ngo. « A FRAMEWORK TO INTEGRATE BIM WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING-BASED PROPERTY VALUATION METHODS ». ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences X-4/W2-2022 (14 octobre 2022) : 129–36. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-w2-2022-129-2022.
Texte intégralWang, Junbo, Wei Wang, Liang Wang, Zhiyong Wang, David Dagan Feng et Tieniu Tan. « Learning visual relationship and context-aware attention for image captioning ». Pattern Recognition 98 (février 2020) : 107075. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107075.
Texte intégralKaur, Sumit. « Deep Learning Based High-Resolution Remote Sensing Image classification ». International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 7, no 10 (30 octobre 2017) : 22. http://dx.doi.org/10.23956/ijarcsse.v7i10.384.
Texte intégralWang, T. « A Deep Learning-Based Programming and Creation Algorithm of NFT Artwork ». Mobile Information Systems 2022 (1 septembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2325179.
Texte intégralSchlosser, Tobias, Michael Friedrich, Frederik Beuth et Danny Kowerko. « Improving automated visual fault inspection for semiconductor manufacturing using a hybrid multistage system of deep neural networks ». Journal of Intelligent Manufacturing 33, no 4 (25 janvier 2022) : 1099–123. http://dx.doi.org/10.1007/s10845-021-01906-9.
Texte intégralJin, Zhenxun, Fengyan Zhong, Qiang Zhang, Weisong Wang et Xuanyin Wang. « Visual detection of tobacco packaging film based on apparent features ». International Journal of Advanced Robotic Systems 18, no 3 (1 mai 2021) : 172988142110248. http://dx.doi.org/10.1177/17298814211024839.
Texte intégralMahmoud, Ahmed, et Mohamed Atia. « Improved Visual SLAM Using Semantic Segmentation and Layout Estimation ». Robotics 11, no 5 (6 septembre 2022) : 91. http://dx.doi.org/10.3390/robotics11050091.
Texte intégralPapadimitriou, Angeliki, Nikolaos Passalis et Anastasios Tefas. « Visual representation decoding from human brain activity using machine learning : A baseline study ». Pattern Recognition Letters 128 (décembre 2019) : 38–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.08.007.
Texte intégralZhu, Wenyao, et Shuyue Zhou. « 3D Reconstruction Method of Virtual and Real Fusion Based on Machine Learning ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (19 mai 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7158504.
Texte intégralFradkov, Alexander L., et Alexander I. Shepeljavyi. « The history of cybernetics and artificial intelligence : a view from Saint Petersburg ». Cybernetics and Physics, Volume 11, 2022, Number 4 (30 décembre 2022) : 253–63. http://dx.doi.org/10.35470/2226-4116-2022-11-3-253-263.
Texte intégralGumbs, Andrew A., Vincent Grasso, Nicolas Bourdel, Roland Croner, Gaya Spolverato, Isabella Frigerio, Alfredo Illanes, Mohammad Abu Hilal, Adrian Park et Eyad Elyan. « The Advances in Computer Vision That Are Enabling More Autonomous Actions in Surgery : A Systematic Review of the Literature ». Sensors 22, no 13 (29 juin 2022) : 4918. http://dx.doi.org/10.3390/s22134918.
Texte intégralMuhamada, Azhee Wria, et Aree A. Mohammed. « Review on recent Computer Vision Methods for Human Action Recognition ». ADCAIJ : Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal 10, no 4 (8 février 2022) : 361–79. http://dx.doi.org/10.14201/adcaij2021104361379.
Texte intégralOtsubo, Shun, Yasutake Takahashi et Masaki Haruna. « Modular Neural Network for Learning Visual Features, Routes, and Operation Through Human Driving Data Toward Automatic Driving System ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 24, no 3 (20 mai 2020) : 368–76. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2020.p0368.
Texte intégralPeterson, Marco, Minzhen Du, Bryant Springle et Jonathan Black. « SpaceDrones 2.0—Hardware-in-the-Loop Simulation and Validation for Orbital and Deep Space Computer Vision and Machine Learning Tasking Using Free-Flying Drone Platforms ». Aerospace 9, no 5 (6 mai 2022) : 254. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace9050254.
Texte intégralTawiah, Thomas Andzi-Quainoo. « A review of algorithms and techniques for image-based recognition and inference in mobile robotic systems ». International Journal of Advanced Robotic Systems 17, no 6 (1 novembre 2020) : 172988142097227. http://dx.doi.org/10.1177/1729881420972278.
Texte intégralTewes, Federico R. « Artificial Intelligence in the American Healthcare Industry : Looking Forward to 2030 ». Journal of Medical Research and Surgery 3, no 5 (6 octobre 2022) : 107–8. http://dx.doi.org/10.52916/jmrs224089.
Texte intégralWu, Jun, Jiaming Dong, Wanyu Nie et Zhiwei Ye. « A Lightweight YOLOv5 Optimization of Coordinate Attention ». Applied Sciences 13, no 3 (30 janvier 2023) : 1746. http://dx.doi.org/10.3390/app13031746.
Texte intégralLin, Yueh-lung, et Conghua Wen. « Vehicle Vision Robust Detection and Recognition Method ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 34, no 10 (31 décembre 2019) : 2055020. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001420550204.
Texte intégralLiu, Yuanyuan, Xingmei Li, Fang Fang, Fayong Zhang, Jingying Chen et Zhizhong Zeng. « Visual Focus of Attention and Spontaneous Smile Recognition Based on Continuous Head Pose Estimation by Cascaded Multi-Task Learning ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no 07 (7 juin 2019) : 1940006. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419400068.
Texte intégralShalini Jaiswal and Preeti Singh Bahadur, Sai Sri Nandan Challapalli. « Latest Advances of Natural Language Processing and their Applications in Everyday life ». International Journal for Modern Trends in Science and Technology 6, no 10 (24 novembre 2020) : 31–35. http://dx.doi.org/10.46501/ijmtst061006.
Texte intégralLu, Yuanyao, et Kexin Li. « Research on lip recognition algorithm based on MobileNet + attention-GRU ». Mathematical Biosciences and Engineering 19, no 12 (2022) : 13526–40. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2022631.
Texte intégralBELZ, A., T. L. BERG et L. YU. « From image to language and back again ». Natural Language Engineering 24, no 3 (23 avril 2018) : 325–62. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324918000086.
Texte intégralTakadama, Keiki, et Kazuteru Miyazaki. « Special Issue on Cutting Edge of Reinforcement Learning and its Hybrid Methods ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 5 (20 septembre 2017) : 833. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0833.
Texte intégralAhmed, Ibrahim Abdulrab, Ebrahim Mohammed Senan, Taha H. Rassem, Mohammed A. H. Ali, Hamzeh Salameh Ahmad Shatnawi, Salwa Mutahar Alwazer et Mohammed Alshahrani. « Eye Tracking-Based Diagnosis and Early Detection of Autism Spectrum Disorder Using Machine Learning and Deep Learning Techniques ». Electronics 11, no 4 (10 février 2022) : 530. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11040530.
Texte intégralZvarevashe, Kudakwashe, et Oludayo O. Olugbara. « Recognition of speech emotion using custom 2D-convolution neural network deep learning algorithm ». Intelligent Data Analysis 24, no 5 (30 septembre 2020) : 1065–86. http://dx.doi.org/10.3233/ida-194747.
Texte intégralQiu, Shaojian, Lu Lu, Siyu Jiang et Yang Guo. « An Investigation of Imbalanced Ensemble Learning Methods for Cross-Project Defect Prediction ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no 12 (novembre 2019) : 1959037. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419590377.
Texte intégralWu, Xu, Youlong Yang et Lingyu Ren. « Entropy difference and kernel-based oversampling technique for imbalanced data learning ». Intelligent Data Analysis 24, no 6 (18 décembre 2020) : 1239–55. http://dx.doi.org/10.3233/ida-194761.
Texte intégralWang, Lei. « Application Research of Deep Convolutional Neural Network in Computer Vision ». Journal of Networking and Telecommunications 2, no 2 (6 août 2020) : 23. http://dx.doi.org/10.18282/jnt.v2i2.886.
Texte intégralFujita, Kosuke, et Hideaki Touyama. « Majority Rule Using Collaborative P300 by Auditory Stimulation ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 7 (20 novembre 2017) : 1312–20. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p1312.
Texte intégralChan, Hannah O., Rakesh Joshi, Alexander Morzycki, Andrew C. Pun, Joshua N. Wong et Collins Hong. « 96.5 Using Computer Vision-Based Algorithms Trained on Mobile-Device Camera Images for Monitoring Burn Wound Healing ». Journal of Burn Care & ; Research 43, Supplement_1 (23 mars 2022) : S64. http://dx.doi.org/10.1093/jbcr/irac012.099.
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