Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę ""1d-cnn"" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Enhancing Vibration-based Damage Assessment with 1D-CNN: Parametric Studies and Field Applications
Autorzy:
Park, Soyeon
Kim, SunjoongAff1, IDs1220502419943_cor2
Pokaż więcej
Źródło:
KSCE Journal of Civil Engineering. :1-18
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Intelligent recognition of human motion using an ingenious electronic skin based on metal fabric and natural triboelectrification
Autorzy:
Xu, Jinjie
Chen, Wandi
Liu, Liangjie
Jiang, Shanshan
Wang, Haonan
Zhang, Jiaxiang
Gan, Xinyan
Zhou, XiongtuAff1, Aff2, IDs4084302327587_cor8
Guo, TailiangAff1, Aff2
Wu, ChaoxingAff1, Aff2, IDs4084302327587_cor10
Zhang, YongaiAff1, Aff2, IDs4084302327587_cor11
Pokaż więcej
Alternatywny tytuł:
基于金属织物和自然摩擦带电的电子皮肤对人体运 动的智能识别
Źródło:
Science China Materials. 67(3):887-897
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Human activity recognition from multiple sensors data using deep CNNs
Autorzy:
Kaya, YasinAff1, IDs1104202315830y_cor1
Topuz, Elif Kevser
Pokaż więcej
Źródło:
Multimedia Tools and Applications: An International Journal. 83(4):10815-10838
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Evaluation of UAV spraying quality based on 1D-CNN model and wireless multi-sensors system
Autorzy:
Ziyuan Hao
Minzan Li
Wei Yang
Xinze Li
Pokaż więcej
Temat:
UAV
Spraying quality
Droplet deposition
1D-CNN model
Sensor
Agriculture (General)
S1-972
Information technology
T58.5-58.64
Źródło:
Information Processing in Agriculture, Vol 11, Iss 1, Pp 65-79 (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214317322000713; https://doaj.org/toc/2214-3173
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/3d3154cc43984164afbfc45b233beac7  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Tytuł:
A Novel Data Preprocessing Model for Lightweight Sensory IoT Intrusion Detection
Autorzy:
Shahbaz Ahmad Khanday
Hoor Fatima
Nitin Rakesh
Pokaż więcej
Temat:
ml
cic iot 23
lstm
1d-cnn
smote
Technology
Mathematics
QA1-939
Źródło:
International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences, Vol 9, Iss 1, Pp 188-204 (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://www.ijmems.in/cms/storage/app/public/uploads/volumes/10-IJMEMS-23-0442-9-1-188-204-2024.pdf; https://doaj.org/toc/2455-7749
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/6cae7a9e81874240935017aa2381c517  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Tytuł:
An application of 1D convolution and deep learning to remote sensing modelling of Secchi depth in the northern Adriatic Sea
Autorzy:
Antonia Ivanda
Ljiljana Šerić
Dušan Žagar
Krištof Oštir
Pokaż więcej
Temat:
Secchi
Sentinel-3
OLCI
1D-CNN
Adriatic sea
Geography. Anthropology. Recreation
Geology
QE1-996.5
Źródło:
Big Earth Data, Vol 8, Iss 1, Pp 82-114 (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/2096-4471; https://doaj.org/toc/2574-5417
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/6061434f944a424ea106c3df5c053e46  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Milling surface roughness prediction method based on spatiotemporal ensemble learning
Autorzy:
Zeng, Shi
Pi, DechangAff1, IDs0017002311737y_cor2
Xu, Tao
Pokaż więcej
Źródło:
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 128(1-2):91-119
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Application of EMD Combined with Deep Learning and Knowledge Graph in Bearing Fault
Autorzy:
Qi, Bowei
Li, YuanyuanAff1, IDs1126502301845z_cor2
Yao, Wei
Li, Zhibo
Pokaż więcej
Źródło:
Journal of Signal Processing Systems: for Signal, Image, and Video Technology(formerly the Journal of VLSI Signal Processing Systems for Signal, Image, and Video Technology). 95(8):935-954
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Bi-LSTM, GRU and 1D-CNN models for short-term photovoltaic panel efficiency forecasting case amorphous silicon grid-connected PV system
Autorzy:
Abdellatif Ait Mansour
Amine Tilioua
Mohammed Touzani
Pokaż więcej
Temat:
Bi-LSTM
1D-CNN
GRU
Photovoltaic power forecasting
Time series
Machine learning
Technology
Źródło:
Results in Engineering, Vol 21, Iss , Pp 101886- (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590123024001397; https://doaj.org/toc/2590-1230
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/76b8e2da13d444258f851da3a3a6157e  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Deep‐learning enabled smart insole system aiming for multifunctional foot‐healthcare applications
Autorzy:
Yu Tian
Lei Zhang
Chi Zhang
Bo Bao
Qingtong Li
Longfei Wang
Zhenqiang Song
Dachao Li
Pokaż więcej
Temat:
1D‐CNN
capacitive pressure sensor
deep‐learning
foot healthcare
smart insole system
Biotechnology
TP248.13-248.65
Źródło:
Exploration, Vol 4, Iss 1, Pp n/a-n/a (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/2766-8509; https://doaj.org/toc/2766-2098
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/fa0a5985ba95499a8b3a5b61638417fb  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Tytuł:
HindiSpeech-Net: a deep learning based robust automatic speech recognition system for Hindi language
Autorzy:
Sharma, UshaAff1, IDs1104202214019z_cor1
Om, Hari
Mishra, A. N.
Pokaż więcej
Źródło:
Multimedia Tools and Applications: An International Journal. 82(11):16173-16193
Czasopismo naukowe
Tytuł:
Integrating spectral and image information for prediction of cottonseed vitality
Autorzy:
Qingxu Li
Wanhuai Zhou
Hongzhou Zhang
Pokaż więcej
Temat:
cottonseed
vitality
1D-CNN
hyperspectral
non-destructive detection
Plant culture
SB1-1110
Źródło:
Frontiers in Plant Science, Vol 14 (2023)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2023.1298483/full; https://doaj.org/toc/1664-462X
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/8f91433c54d7420f96f045466aa7c2cf  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies