Wyniki wyszukiwania dla: CLASS IMBALANCE - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: CLASS IMBALANCE

Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (15)

Wyniki wyszukiwania dla: CLASS IMBALANCE

  • Zespół Inżynierii Biomedycznej

    Potencjał Badawczy

    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...

  • Katedra Energoelektroniki i Maszyn Elektrycznych

    * Modelowania, projektowania i symulacji przekształtników energoelektronicznych * Sterowania i diagnostyki przekształtników energoelektronicznych * Kompatybilności elektromagnetycznej przekształtników i regulowanych napędów elektrycznych * Jakości energii elektrycznej * Modelowania, projektowania i diagnostyki maszyn elektrycznych i transformatorów * Projektowania czujników i silników piezoelektrycznych * Technik CAD i CAE dla...

  • Zespół Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej

    Specjalność badawcza KIMiA wiąże się z techniką b.w.cz. i dotyczy zakresu częstotliwości od setek megaherców do kilkudziesięciu gigaherców. Przedmiotem badań teoretycznych (analiza, synteza, symulacja i modelowanie komputerowe,) oraz eksperymentalnych są elementy (prowadnice, sprzęgacze, rozgałęzienia) oraz układy pasywne (cyrkulatory, przesuwniki fazy, obciążenia, tłumiki) i aktywne (wzmacniacze, mieszacze, powielacze, modulatory),...

Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (4)

Wyniki wyszukiwania dla: CLASS IMBALANCE

Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (9)

Wyniki wyszukiwania dla: CLASS IMBALANCE

  • Performance Analysis of Machine Learning Methods with Class Imbalance Problem in Android Malware Detection

    Publikacja
    • A. G. Akintola
    • A. O. Balogun
    • H. A. Mojeed
    • F. Usman-Hamza
    • S. A. Salihu
    • K. S. Adewole
    • G. B. Balogun
    • P. O. Sadiku

    - International Journal of Interactive Mobile Technologies - Rok 2022

    Due to the exponential rise of mobile technology, a slew of new mobile security concerns has surfaced recently. To address the hazards connected with malware, many approaches have been developed. Signature-based detection is the most widely used approach for detecting Android malware. This approach has the disadvantage of being unable to identify unknown malware. As a result of this issue, machine learning (ML) for detecting malware...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Sampling-based novel heterogeneous multi-layer stacking ensemble method for telecom customer churn prediction

    Publikacja
    • F. E. Usman-Hamza
    • A. O. Balogun
    • R. T. Amosa
    • L. F. Capretz
    • H. A. Mojeed
    • S. A. Salihu
    • A. G. Akintola
    • M. A. Mabayoje

    - Scientific African - Rok 2024

    In recent times, customer churn has become one of the most significant issues in business-oriented sectors with telecommunication being no exception. Maintaining current customers is particularly valuable due to the high degree of rivalry among telecommunication companies and the costs of acquiring new ones. The early prediction of churned customers may help telecommunication companies to identify the causes of churn and design...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Study of Multi-Class Classification Algorithms’ Performance on Highly Imbalanced Network Intrusion Datasets

    Publikacja

    - Informatica - Rok 2021

    This paper is devoted to the problem of class imbalance in machine learning, focusing on the intrusion detection of rare classes in computer networks. The problem of class imbalance occurs when one class heavily outnumbers examples from the other classes. In this paper, we are particularly interested in classifiers, as pattern recognition and anomaly detection could be solved as a classification problem. As still a major part of...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Robustness in Compressed Neural Networks for Object Detection

    Publikacja

    Model compression techniques allow to significantly reduce the computational cost associated with data processing by deep neural networks with only a minor decrease in average accuracy. Simultaneously, reducing the model size may have a large effect on noisy cases or objects belonging to less frequent classes. It is a crucial problem from the perspective of the models' safety, especially for object detection in the autonomous driving...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Compact 4 × 4 butler matrix with non‐standard phase differences for IoT applications

    Butler matrices represent a popular class of feeding networks for antenna arrays. Large dimensions and the lack of flexibility in terms of achievable output phase difference make conventional Butler structures of limited use for modern communication devices. In this work, a compact planar 4 × 4 matrix with non-standard relative phase shifts of –30º, 150º, –120º, and 60º has been proposed. The structure is designed to operate at...

    Pełny tekst do pobrania w portalu