Дисертації з теми "Cross-view Learning"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-37 дисертацій для дослідження на тему "Cross-view Learning".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Zhang, Li. "Cross-view learning." Thesis, Queen Mary, University of London, 2018. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/43185.
Повний текст джерелаGupta, Parth Alokkumar. "Cross-view Embeddings for Information Retrieval." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2017. http://hdl.handle.net/10251/78457.
Повний текст джерелаEn esta disertación estudiamos problemas de vistas-múltiples relacionados con la recuperación de información utilizando técnicas de representación en espacios de baja dimensionalidad. Estudiamos las técnicas existentes y proponemos nuevas técnicas para solventar algunas de las limitaciones existentes. Presentamos formalmente el concepto de recuperación de información con escritura mixta, el cual trata las dificultades de los sistemas de recuperación de información cuando los textos contienen escrituras en distintos alfabetos debido a razones tecnológicas y socioculturales. Las palabras en escritura mixta son representadas en un espacio de características finito y reducido, compuesto por n-gramas de caracteres. Proponemos los auto-codificadores de vistas-múltiples (CAE, por sus siglas en inglés) para modelar dichas palabras en un espacio abstracto, y esta técnica produce resultados de vanguardia. En este sentido, estudiamos varios modelos para la recuperación de información entre lenguas diferentes (CLIR, por sus siglas en inglés) y proponemos un modelo basado en redes neuronales composicionales (XCNN, por sus siglas en inglés), el cual supera las limitaciones de los métodos existentes. El método de XCNN propuesto produce mejores resultados en diferentes tareas de CLIR tales como la recuperación de información ad-hoc, la identificación de oraciones equivalentes en lenguas distintas y la detección de plagio entre lenguas diferentes. Para tal efecto, realizamos pruebas experimentales para dichas tareas sobre conjuntos de datos disponibles públicamente, presentando los resultados y análisis correspondientes. En esta disertación, también exploramos un método eficiente para utilizar similitud semántica de contextos en el proceso de selección léxica en traducción automática. Específicamente, proponemos características extraídas de los contextos disponibles en las oraciones fuentes mediante el uso de auto-codificadores. El uso de las características propuestas demuestra mejoras estadísticamente significativas sobre sistemas de traducción robustos para las tareas de traducción entre inglés y español, e inglés e hindú. Finalmente, exploramos métodos para evaluar la calidad de las representaciones de datos de texto generadas por los auto-codificadores, a la vez que analizamos las propiedades de sus arquitecturas. Como resultado, proponemos dos nuevas métricas para cuantificar la calidad de las reconstrucciones generadas por los auto-codificadores: el índice de preservación de estructura (SPI, por sus siglas en inglés) y el índice de acumulación de similitud (SAI, por sus siglas en inglés). También presentamos el concepto de dimensión crítica de cuello de botella (CBD, por sus siglas en inglés), por debajo de la cual la información estructural se deteriora. Mostramos que, interesantemente, la CBD está relacionada con la perplejidad de la lengua.
En aquesta dissertació estudiem els problemes de vistes-múltiples relacionats amb la recuperació d'informació utilitzant tècniques de representació en espais de baixa dimensionalitat. Estudiem les tècniques existents i en proposem unes de noves per solucionar algunes de les limitacions existents. Presentem formalment el concepte de recuperació d'informació amb escriptura mixta, el qual tracta les dificultats dels sistemes de recuperació d'informació quan els textos contenen escriptures en diferents alfabets per motius tecnològics i socioculturals. Les paraules en escriptura mixta són representades en un espai de característiques finit i reduït, composat per n-grames de caràcters. Proposem els auto-codificadors de vistes-múltiples (CAE, per les seves sigles en anglès) per modelar aquestes paraules en un espai abstracte, i aquesta tècnica produeix resultats d'avantguarda. En aquest sentit, estudiem diversos models per a la recuperació d'informació entre llengües diferents (CLIR , per les sevas sigles en anglès) i proposem un model basat en xarxes neuronals composicionals (XCNN, per les sevas sigles en anglès), el qual supera les limitacions dels mètodes existents. El mètode de XCNN proposat produeix millors resultats en diferents tasques de CLIR com ara la recuperació d'informació ad-hoc, la identificació d'oracions equivalents en llengües diferents, i la detecció de plagi entre llengües diferents. Per a tal efecte, realitzem proves experimentals per aquestes tasques sobre conjunts de dades disponibles públicament, presentant els resultats i anàlisis corresponents. En aquesta dissertació, també explorem un mètode eficient per utilitzar similitud semàntica de contextos en el procés de selecció lèxica en traducció automàtica. Específicament, proposem característiques extretes dels contextos disponibles a les oracions fonts mitjançant l'ús d'auto-codificadors. L'ús de les característiques proposades demostra millores estadísticament significatives sobre sistemes de traducció robustos per a les tasques de traducció entre anglès i espanyol, i anglès i hindú. Finalment, explorem mètodes per avaluar la qualitat de les representacions de dades de text generades pels auto-codificadors, alhora que analitzem les propietats de les seves arquitectures. Com a resultat, proposem dues noves mètriques per quantificar la qualitat de les reconstruccions generades pels auto-codificadors: l'índex de preservació d'estructura (SCI, per les seves sigles en anglès) i l'índex d'acumulació de similitud (SAI, per les seves sigles en anglès). També presentem el concepte de dimensió crítica de coll d'ampolla (CBD, per les seves sigles en anglès), per sota de la qual la informació estructural es deteriora. Mostrem que, de manera interessant, la CBD està relacionada amb la perplexitat de la llengua.
Gupta, PA. (2017). Cross-view Embeddings for Information Retrieval [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/78457
TESIS
Rohlén, Andreas. "UAV geolocalization in Swedish fields and forests using Deep Learning." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-300390.
Повний текст джерелаObemannade autonoma luftburna fordons (UAV) förmåga att lokaliera sig själva är fundamental för att de ska fungera, även om de inte har tillgång till globala positioneringssystem. Med den nyliga framgången hos djupinlärning applicerat på visuella problem har det kommit metoder för absolut geolokalisering med visuell djupinlärning med satellit- och UAV-bilder. De flesta av dessa metoder har bara blivit testade i stadsmiljöer, vilket leder till frågan: Hur väl fungerar dessa metoder i icke-urbana områden som fält och skogar? En av nackdelarna med djupinlärning är att dessa modeller ofta ses som svarta lådor eftersom det är svårt att veta varför modellerna gör de gissningar de gör, alltså vilken information som är viktig och används för gissningen. För att lösa detta har flera metoder för att tolka neurala nätverk utvecklats. Dessa metoder ger förklaringar så att vi kan förstå dessa modeller bättre. Denna uppsats undersöker lokaliseringsprecisionen hos en geolokaliseringsmetod i både urbana och icke-urbana miljöer och applicerar även en tolkningsmetod för neurala nätverk för att se ifall den kan förklara den potentialla skillnaden i precision hos metoden i dessa olika miljöer. Resultaten visar att metoden fungerar bäst i urbana miljöer där den får ett genomsnittligt absolut horisontellt lokaliseringsfel på 38.30m och ett genomsnittligt absolut vertikalt fel på 16.77m medan den presterade signifikant sämre i icke-urbana miljöer där den fick ett genomsnittligt absolut horisontellt lokaliseringsfel på 68.11m och ett genomsnittligt absolut vertikalt fel på 22.83m. Vidare visar resultaten att om satellitbilderna och UAV-bilderna är tagna från olika årstider blir lokaliseringsprecisionen ännu sämre, där metoden får genomsnittligt absolut horisontellt lokaliseringsfel på 86.91m och ett genomsnittligt absolut vertikalt fel på 23.05m. Tolkningsmetoden hjälpte inte i att förklara varför metoden fungerar sämre i icke-urbana miljöer och är inte passande att använda för denna sortens problem.
Harahap, Faisal R. "Essays on Emerging Multinational Enterprises' Acquisitions in Developed Economies." FIU Digital Commons, 2017. https://digitalcommons.fiu.edu/etd/3540.
Повний текст джерелаWeatherholtz, Kodi. "Perceptual learning of systemic cross-category vowel variation." The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1429782580.
Повний текст джерелаTurner, Marianne. "Adult South Sudanese students in Australia : a systemic approach to the investigation of participation in cross-cultural learning /." Murdoch University Digital Theses Program, 2008. http://wwwlib.murdoch.edu.au/adt/browse/view/adt-MU20090902.11321.
Повний текст джерелаAwad, Ghada M. "MOTIVATION, PERSISTENCE, AND CROSS-CULTURAL AWARENESS: A STUDY OF COLLEGE STUDENTS LEARNING FOREIGN LANGUAGES." University of Akron / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=akron1542036826465842.
Повний текст джерелаJewett, Andrea L. "Effects of cross-age reciprocal peer tutoring on math fact acquisition with learning disabled students." The Ohio State University, 1988. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1399890459.
Повний текст джерелаKajasiche, Diana Tadala. "The impact of unplanned online learning due to Covid-19 on cross-cultural experiences and expectations on international African graduate students in the US." Bowling Green State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=bgsu162687000181805.
Повний текст джерелаAinapure, Abhijeet Narhar. "Application and Performance Enhancement of Intelligent Cross-Domain Fault Diagnosis in Rotating Machinery." University of Cincinnati / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1623164772153736.
Повний текст джерелаSpalla, Tara Lynn. "Building the ARC in Nursing Education: Cross-Cultural Experiential Learning Enabled by the Technology of Video or Web Conferencing." The Ohio State University, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1353368457.
Повний текст джерелаau, Marianne Turner@murdoch edu, and Marianne Turner. "Adult South Sudanese students in Australia: A systemic approach to the investigation of participation in cross-cultural learning." Murdoch University, 2009. http://wwwlib.murdoch.edu.au/adt/browse/view/adt-MU20090902.11321.
Повний текст джерелаMerry, Joseph J. "The Mediocre Performance of U.S. Students on International Education Tests: Are Schools to Blame?" The Ohio State University, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1330109955.
Повний текст джерелаYamaguchi, Misato. "The Role of International Cross-Cultural Experiential Knowledge in Enhancement of Students’ World-Mindedness." The Ohio State University, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1311225148.
Повний текст джерелаWeber, Donovan M. "EVANGELICAL UNIVERSITY STUDENTS IN A CROSS-CULTURAL CONTEXT: AN EXAMINATION OF SHORT-TERM MISSIONS THROUGH THE LENS OF CRITICAL SERVICE-LEARNING." Miami University / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=miami1304081542.
Повний текст джерелаElton, Juanita S. "An Exploratory Study of Cultural Competence: Examining Cross Cultural Adaptability in Peace Officers." University of Akron / OhioLINK, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=akron1364914071.
Повний текст джерелаYoon, Dong-Yeol. "The relationships among the extent of participant involvement in cross-cultural learning activities, individual differences of participants, and adaptation of expatriate managers to the host country in a Korean multinational corporation." The Ohio State University, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1316032125.
Повний текст джерелаLin, Fangyi. "Faculty perceptions and experiences with Taiwanese graduate students at a university in the United States implication for cross cultural teaching and learning /." [Kent, Ohio] : Kent State University, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=kent1225416318.
Повний текст джерелаTitle from PDF t.p. (viewed Jan. 22, 2010). Advisor: Kenneth Cushner. Keywords: language; communication; cross cultural; teaching and learning; international students. Includes bibliographical references (p. 197-216).
Rist, Lena, and Linda Hällerstrand. "Corporate Sustainability in the context of a cross-border acquisition integration." Thesis, Umeå universitet, Företagsekonomi, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-136594.
Повний текст джерелаCrist, Angela R. "South African Ubuntu Theory in Cross Cultural Community Development Practice: An Autoethnographic Exploration." Bowling Green, Ohio : Bowling Green State University, 2009. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=bgsu1244121998.
Повний текст джерелаHung, Hui-Lin. "Linking the domains of cross-culture, cognition, and language to an understanding of Asian international students' academic challenges." [Kent, Ohio] : Kent State University, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=kent1226779218.
Повний текст джерелаTitle from PDF t.p. (viewed Jan. 25, 2010). Advisor: Eunsook Hyun. Keywords: International/multicultural education; cross-cultural cognition/metacognition; English for academic purposes; inclusive curriculum and pedagogy. Includes bibliographical references (p. 278-301).
Abdallah, Joanna. "Subtitled vs. Dubbed Anime: Viewer Perception of Japanese Culture." University of Dayton / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=dayton1524673372340251.
Повний текст джерелаHamelberg, Lynne Louise. "Effects of a cross-age tutoring program on the sight word acquisition of elementary learning disabled tutees and on the self-concept of severe behavior handicapped adolescent tutors /." The Ohio State University, 1987. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1487331541710712.
Повний текст джерелаBodbacka, Markus, and Felix Norgren. "To Adapt, or not to Adapt, that is the Question : How Swedish companies view cultural differences in Asia and adapt if necessary." Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för marknadsföring (MF), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-85976.
Повний текст джерелаStiles, James W. "From chameleons to koalas exploring Australian culture with pre-service teachers through children's literture and international experience /." Columbus, Ohio : Ohio State University, 2004. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=osu1086105676.
Повний текст джерелаTitle from first page of PDF file. Document formatted into pages; contains xi, 279 p.; also includes graphics (some col.). Includes abstract and vita. Advisor: Barbara Lehman, College of Education. Includes bibliographical references (p. 241-255).
Raghavan, Preethi. "MEDICAL EVENT TIMELINE GENERATION FROM CLINICAL NARRATIVES." The Ohio State University, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1397651496.
Повний текст джерелаOu, Chun-Ming. "The Dynamics Among Non-English Speaking Online Learners' Language Proficiency, Coping Mechanisms,and Cultural Intelligence: Implications for Effective Practice for Online Cross-cultural Collaboration." Kent State University / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1338383346.
Повний текст джерелаNapolitano, Amanda C. "Modality dominance in young children underlying mechanisms and broader implications /." Columbus, Ohio : Ohio State University, 2006. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=osu1146171556.
Повний текст джерелаSrinivasan, Ramprakash. "Computational Models of the Production and Perception of Facial Expressions." The Ohio State University, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1531239299392184.
Повний текст джерелаLi, Yichao. "Algorithmic Methods for Multi-Omics Biomarker Discovery." Ohio University / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1541609328071533.
Повний текст джерелаFeldman, Anna. "Portable language technology a resource-light approach to morpho-syntactic tagging /." Columbus, Ohio : Ohio State University, 2006. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc%5Fnum=osu1153344391.
Повний текст джерелаBrock, Melanie. "Re-conceptualizing Secondary Literacy: Impacts of 21st-Century Literacy Interventions on STEM High School Student Achievement." Youngstown State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ysu1619628937875231.
Повний текст джерелаPattiam, Giriprakash Pavithran. "Systemic Identification of Radiomic Features Resilient to Batch Effects and Acquisition Variations for Diagnosis of Active Crohn's Disease on CT Enterography." Cleveland State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=csu1629542175523398.
Повний текст джерелаWalsh-Moorman, Elizabeth A. "Multimodal Composing In Support of Disciplinary Literacy: A Search For Context In ELA and History Classrooms." Kent State University / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1515961727003752.
Повний текст джерелаChen, Chun-Wei, and 陳俊瑋. "Drone-View Building Identification by Cross-View Visual Learning and Spatial Estimation." Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/4h48we.
Повний текст джерела國立臺灣大學
資訊工程學研究所
105
Recently, drones become more popular and equip several types of sensors (for image and geo-location). Simultaneously, to enable drone-based applications, it is essential to provide related information (e.g., building information) to understand the environment around the drone. We frame this extbf{drone-view building identification} as building retrieval problem: given a building (multimodal query) with its images, geo-location and drone''s current location, retrieve the most likely proposal (building candidate) in a drone-view image. Although there are few annotated drone-view images to date, fortunately, there are a lot of images from other viewpoints, such as ground-level, street-view and aerial images. Hence, we propose a extit{cross-view triplet neural network} to learn visual similarity between drone-view and other views. In addition, we further consider spatial estimation ( extit{drone-angle} and extit{drone-distance}) for each building proposal to utilize drone''s geo-location on geographic map in order to solve this challenging cross-view image retrieval problem. Moreover, we collect a new drone-view dataset ( extit{Drone-BR}) on our own owing to the lack of annotated drone-view dataset. We evaluate different neural networks and investigate how to achieve the best performance on various conditions. Finally, our method outperforms state-of-the-art approaches (CNN features) by 0.29 mAP, which indeed helps drones more deeply understand surroundings.
Lee, Tang, and 李唐. "Cross-Domain Image-Based 3D Shape Retrieval by View Sequence Learning." Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/sxd2rr.
Повний текст джерела國立臺灣大學
電機工程學研究所
105
We propose a cross-domain image-based 3D shape retrieval method, which learns a joint embedding space for natural images and 3D shapes in an end-to-end manner. The similarities between images and 3D shapes can be computed as the distances in this embedding space. To better encode a 3D shape, we propose a new feature aggregation method, Cross-View Convolution (CVC), which models a 3D shape as a sequence of rendered views. For bridging the gaps between images and 3D shapes, we propose a Cross-Domain Triplet Neural Network (CDTNN) that incorporates an adaptation layer to match the features from different domains better and can be trained end-to-end. In addition, we speed up the triplet training process by presenting a new fast cross-domain triplet neural network architecture. We evaluate our method on a new image to 3D shape dataset. Experimental results demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art approaches in terms of retrieval performance. We also provide in-depth analysis of various design choices to further reduce the memory storage and computational cost.
Jou-AnChen and 陳柔安. "Deep Representation on One-shot Learning Model for Cross-view Localization of UAV." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/2whx32.
Повний текст джерела國立成功大學
工程科學系
106
This study targeted at cross-view localization of UAV, hoping to solve the dependency of GPS signals in GPS-denied scenario. How can a UAV localize itself with the surrounding scene in such environment, or even find a global path for path planning are the issues we discussed. In this study, an one-shot learning model based on CNN feature representation for cross-view localization of UAV is proposed. The system will first learn the scene features from same/different viewpoints in same/different spots to recognize whether two given images are indicating same spots. Then, the video captured by UAV will be streaming real-time and match with the precomputed feature vectors of supporting set images. Finally, the nearest feature vectors indicating the location will be outputted. This study transformed the previous cross-view image retrieval problem to actual localization problem on multi-rotor UAVs, applying to real campus environment for structuring the problem and testing. The work can be divided into two parts: In partⅠ, the training process of the proposed model on self-collected campus images was presented. Result and observation were included for further improvement. In partⅡ, the training model was revised through these observations to address the localization error. Finally, the improved model was validated on UAV captured videos and showed that the localization error can be bounds to 25-30m, confirming the feasibility of the proposed method.