Добірка наукової літератури з теми "Multilevel proximal methods"
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Статті в журналах з теми "Multilevel proximal methods"
Luita, A. V., S. O. Zhilina, and V. V. Semenov. "PROXIMAL ALGORITHMS FOR BI-LEVEL CONVEX OPTIMIZATION PROBLEMS." Journal of Numerical and Applied Mathematics, no. 1 (135) (2021): 145–50. http://dx.doi.org/10.17721/2706-9699.2021.1.19.
Повний текст джерелаSilva, Janmille Valdivino da, and Angelo Giuseppe Roncalli da Costa Oliveira. "Individual and contextual factors associated to the self-perception of oral health in Brazilian adults." Revista de Saúde Pública 52 (April 2, 2018): 29. http://dx.doi.org/10.11606/s1518-8787.2018052000361.
Повний текст джерелаLoganathan, Senthil, and U. Thiyagarajan. "Multilevel segmental femur fracture in young individuals treated by a single step - All in one intramedullary device – A prospective study." Biomedicine 40, no. 4 (January 1, 2021): 488–91. http://dx.doi.org/10.51248/.v40i4.324.
Повний текст джерелаAmbati, Vardhaan Sai, Neha Madugala, Noriko Anderson, Vinil Shah, Praveen V. Mummaneni, and Ann Poncelet. "450 Inflammatory Brachial Plexitis Mimics Postoperative Iatrogenic Neurological Deficits." Neurosurgery 70, Supplement_1 (April 2024): 137. http://dx.doi.org/10.1227/neu.0000000000002809_450.
Повний текст джерелаShaprynskyi, V., Y. Gupalo, O. Shved, O. Nabolotnyi, and D. Shapovalov. "Treatment of critical limb ischemia in patients with multilevel arterial lesions." Reports of Vinnytsia National Medical University 22, no. 3 (September 28, 2018): 474–78. http://dx.doi.org/10.31393/reports-vnmedical-2018-22(3)-16.
Повний текст джерелаThuany, Mabliny, Thayse Natacha Gomes, Katja Weiss, Volker Scheer, Lee Hill, Ramiro Rolim, Beat Knechtle, and Marcos André Moura dos Santos. "InTrack project ˗ Theoretical framework, design, and methods: A study protocol." PLOS ONE 18, no. 3 (March 30, 2023): e0283157. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0283157.
Повний текст джерелаChernyavsky, A. M., M. M. Lyashenko, D. A. Syrota, D. S. Khvan, B. N. Kozlov, D. S. Panfilov, and V. L. Lukinov. "Hybrid technology in the surgical treatment of proximal aortic dissection." Russian Journal of Cardiology, no. 11 (December 6, 2018): 8–13. http://dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2018-11-8-13.
Повний текст джерелаMoro, Bruna L. P., Tatiane F. Novaes, Laura R. A. Pontes, Thais Gimenez, Juan S. Lara, Daniela P. Raggio, Mariana M. Braga, and Fausto M. Mendes. "The Influence of Cognitive Bias on Caries Lesion Detection in Preschool Children." Caries Research 52, no. 5 (2018): 420–28. http://dx.doi.org/10.1159/000485807.
Повний текст джерелаKhatri, Resham B., and Yibeltal Assefa. "Drivers of the Australian Health System towards Health Care for All: A Scoping Review and Qualitative Synthesis." BioMed Research International 2023 (October 20, 2023): 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6648138.
Повний текст джерелаKulkarni, Madhura Sujay, Milind Kulkarni, and Ruta Kulkarni. "Treatment of Infected Nonunion of Fracture of the Proximal Third of Tibia Using Ilizarov Ring Fixator: A Case Series." Journal of Limb Lengthening & Reconstruction 10, no. 1 (January 2024): 16–21. http://dx.doi.org/10.4103/jllr.jllr_2_24.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Multilevel proximal methods"
Lauga, Guillaume. "Méthodes proximales multi-niveaux et application à la restauration d'images." Electronic Thesis or Diss., Lyon, École normale supérieure, 2024. http://www.theses.fr/2024ENSL0089.
Повний текст джерелаThe size of image restoration problems is constantly increasing. This growth poses a major scaling problem for optimisation algorithms, which struggle to provide satisfactory solutions in a reasonable amount of time. Among the methods proposed to overcome this challenge, multilevel methods seem to be an ideal candidate. By systematically reducing the size of the problem, the computational cost of solving it can be drastically reduced. This type of approach is standard in the numerical solution of partial differential equations (PDEs), with theoretical guarantees and practical demonstrations to explain their success. However, current multilevel optimisation methods do not have the same guarantees nor the same performance. In this thesis, we propose to bridge part of this gap by introducing a new multilevel algorithm, IML FISTA, which has the optimal theoretical convergence guarantees for convex non-smooth optimisation problems, i.e. convergence to a minimiser and convergence rate of the objective function to a minimum value. IML FISTA is also able to handle state-of-the-art regularisations in image restoration. By comparing IML FISTA with standard algorithms on many image restoration problems: deblurring, denoising, reconstruction of missing pixels for colour and hyperspectral images, and reconstruction of radio-interferometric images, we show that IML FISTA is capable of significantly speeding up the resolution of these problems. As IML FISTA's framework is sufficiently general, it can be adapted to many other image restoration problems. We conclude this thesis by proposing a new point of view on multilevel algorithms, by demonstrating their equivalence, in certain cases, with coordinate descent algorithms, which are much more widely studied in the non-smooth optimisation literature. This new theoretical framework allows us to analyse multi-level algorithms more rigorously, and in particular to extend their convergence guarantees to non-smooth and non-convex problems. This framework is less general than that of IML FISTA, but it paves the way for a more theoretically robust design of multilevel algorithms
Melo, Francisco Ramos de. "Modelo neural por padrões proximais de aprendizagem para automação personalizada de conteúdos didáticos." Universidade Federal de Uberlândia, 2012. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14309.
Повний текст джерелаEste trabalho apresenta uma modelagem para a organização personalizada de conteúdos didáticos para ambientes de estudos individuais. Para muitos estudantes a disponibilização do conteúdo em formato generalizado pode não ser eficiente. É proposta uma estrutura multinível de conceitos para proporcionar o desenvolvimento de diferentes combinações para a apresentação do mesmo conteúdo. O trabalho mostra que é possível personalizar o conteúdo de forma a favorecer outros estudantes com o uso de padrões proximais de aprendizagem. Estes padrões são obtidos da análise da ação de estudantes, com resultados positivos na organização individual do conteúdo. A representação formal estabelece a definição do perfil do estudante, o conteúdo multinível, o plano de distribuição dos conceitos e a correção da trajetória didática. A estruturação da trajetória didática do estudante é formalmente estabelecida pelo método das diferenças finitas. O sistema utiliza técnicas de inteligência artificial para organizar e personalizar reativamente o conteúdo. A personalização é proporcionada por uma rede neural artificial que possibilita a classificação do perfil do estudante e associa esse perfil a um padrão proximal de aprendizagem. Para mediar e ajustar o conteúdo de forma reativa foi inserido no sistema um conjunto de regras de especialistas em docência. O experimento realizado mostrou a aplicabilidade e a adequação da modelagem proposta. Os resultados indicaram a adequação da abordagem, automatizando a organização personalizada do conteúdo de forma adaptativa e reativa. O sistema inteligente ao estabelecer a estruturação personalizada do conteúdo a ser apresentado foi considerado eficiente, proporcionando ao estudante um melhor aproveitamento do conteúdo, com maior média final e menor tempo de estudo e conteúdo apresentado.
Doutor em Ciências
Тези доповідей конференцій з теми "Multilevel proximal methods"
Khirzin, M. Habbib, Eli Hendrik Sanjaya, Mita A. Liliyanti, Trias A. Laksanawati, Irene D. Dhitresnani, Abdul Holik, Dewi Mutamimah, Nani Farida, and Habiddin Habiddin. "Proximate composition of duck gelatin produced from several different bone parts using a multilevel extraction method." In MATHEMATICS AND ITS APPLICATIONS IN TECHNOLOGY. AIP Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.1063/5.0206126.
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