Search results for: convolutional network - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: convolutional network

Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (27)

Search results for: convolutional network

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Inżynieria biomedyczna stanowi nową interdyscyplinarną dziedzinę wiedzy zlokalizowaną na pograniczu nauk technicznych, medycznych i biologicznych. Według opinii WHO (World Health Organization) można ją zaliczyć do głównych (obok inżynierii genetycznej) czynników decydujących o postępie współczesnej medycyny. Rosnące znaczenie kształcenia w zakresie INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ wynika z faktu, że specjaliści tej dyscypliny są potrzebni...

  • Zespół Sieci Teleinformacyjnych

    Dzisiejsza telekomunikacja przechodzi bardzo szybkie i radykalne zmiany wynikające nie tylko z szybkiego postępu technologicznego ale też z potrzeb społeczeństwa informacyjnego. Informacja stała się dobrem, które ma istotny wpływ na kierunek i szybkość zmian kulturowych i materialnych w globalizującym się świecie. Zatem wyzwania, jakie stoją przed telekomunikacją, a tym samym wobec każdego, kto zajmuje się i planuje działać w tym...

  • Architektura Systemów Komputerowych

    Główną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...

Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (3)

Search results for: convolutional network

Other results Pokaż wszystkie wyniki (116)

Search results for: convolutional network

  • Smart Approach for Glioma Segmentation in Magnetic Resonance Imaging using Modified Convolutional Network Architecture (U-NET)

    Publication

    - CYBERNETICS AND SYSTEMS - Year 2021

    Segmentation of a brain tumor from magnetic resonance multimodal images is a challenging task in the field of medical imaging. The vast diversity in potential target regions, appearance and multifarious intensity threshold levels of various tumor types are few of the major factors that affect segmentation results. An accurate diagnosis and its treatment demand strict delineation of the tumor affected tissues. Herein, we focus on...

    Full text available to download

  • Characterizing the Scalability of Graph Convolutional Networks on Intel® PIUMA

    Publication
    • M. J. Adiletta
    • J. J. Tithi
    • E. Farsarakis
    • G. Gerogiannis
    • R. Adolf
    • R. Benke
    • S. Kashyap
    • S. Hsia
    • K. Lakhotia
    • F. Petrini... and 2 others

    - Year 2023

    Large-scale Graph Convolutional Network (GCN) inference on traditional CPU/GPU systems is challenging due to a large memory footprint, sparse computational patterns, and irregular memory accesses with poor locality. Intel’s Programmable Integrated Unffied Memory Architecture (PIUMA) is designed to address these challenges for graph analytics. In this paper, a detailed characterization of GCNs is presented using the Open-Graph Benchmark...

    Full text to download in external service

  • Digits Recognition with Quadrant Photodiode and Convolutional Neural Network

    Publication

    - Year 2018

    In this paper we have investigated the capabilities of a quadrant photodiode based gesture sensor in the recognition of digits drawn in the air. The sensor consisting of 4 active elements, 4 LEDs and a pinhole was considered as input interface for both discrete and continuous gestures. Index finger and a round pointer were used as navigating mediums for the sensor. Experiments performed with 5 volunteers...

    Full text to download in external service

  • Deep convolutional neural network for predicting kidney tumour malignancy 

    Publication

    - Year 2021

    Purpose: According to the statistics, up to 15-20% of removed solid kidney tumors turn out to be benign in postoperative histopathological examination, despite having been identified as malignant by a radiologist. The aim of the research was to limit the number of unnecessary nephrectomies of benign tumors. Methods or Background: We propose a machine-aided diagnostic system for kidney...

    Full text to download in external service

  • An Improved Convolutional Neural Network for Steganalysis in the Scenario of Reuse of the Stego-Key

    Publication

    - Year 2019

    The topic of this paper is the use of deep learning techniques, more specifically convolutional neural networks, for steganalysis of digital images. The steganalysis scenario of the repeated use of the stego-key is considered. Firstly, a study of the influence of the depth and width of the convolution layers on the effectiveness of classification was conducted. Next, a study on the influence of depth and width of fully connected...

    Full text to download in external service