Wyniki wyszukiwania dla: CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORKS - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORKS

Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (91)

Wyniki wyszukiwania dla: CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORKS

  • Zespół Spektroskopii Elektronowej

    Zespół Spektroskopii Elektronowej specjalizuje się w badaniach procesów oddziaływania różnych form promieniowania z atomami i cząsteczkami znajdującymi się w fazie gazowej. W szczególności badania koncentrują się na opisie mechanizmów wzbudzenia i jonizacji atomów i cząsteczek, dysocjacji biomolekuł poddanych działaniu promieniowania elektromagnetycznego oraz pod wpływem zderzeń z elektronami i kationami. W Zespole prowadzone są...

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    Potencjał Badawczy

    * technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe

  • Zespół Systemów Multimedialnych

    Potencjał Badawczy

    * technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe

Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (27)

Wyniki wyszukiwania dla: CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORKS

Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (1515)

Wyniki wyszukiwania dla: CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORKS

  • Performance Analysis of Convolutional Neural Networks on Embedded Systems

    Publikacja

    - Rok 2020

    Machine learning is no longer confined to cloud and high-end server systems and has been successfully deployed on devices that are part of Internet of Things. This paper presents the analysis of performance of convolutional neural networks deployed on an ARM microcontroller. Inference time is measured for different core frequencies, with and without DSP instructions and disabled access to cache. Networks use both real-valued and...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Clothes Detection and Classification Using Convolutional Neural Networks

    Publikacja

    In this paper we describe development of a computer vision system for accurate detection and classification of clothes for e-commerce images. We present a set of experiments on well established architectures of convolutional neural networks, including Residual networks, SqueezeNet and Single Shot MultiBox Detector (SSD). The clothes detection network was trained and tested on DeepFashion dataset, which contains box annotations...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

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

    Publikacja
    • M. J. Adiletta
    • J. J. Tithi
    • E. Farsarakis
    • G. Gerogiannis
    • R. Adolf
    • R. Benke
    • S. Kashyap
    • S. Hsia
    • K. Lakhotia
    • F. Petrini... i 2 innych

    - Rok 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...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Extraction of music information based on artifical neutral networks

    Publikacja

    - Rok 2003

    W artykule przedstawiono założenia systemu automatycznego rozpoznawania muzyki. Na podstawie przeprowadzonych eksperymentów w artykule przedstawiono efektywność zaimplementowanych algorytmów w zależności od sposobu opisu danych muzycznych. Zaimpementowany system jest oparty o sztuczne sieci neuronowe.

  • Automatic Breath Analysis System Using Convolutional Neural Networks

    Publikacja

    Diseases related to the human respiratory system have always been a burden for the entire society. The situation has become particularly difficult now after the outbreak of the COVID-19 pandemic. Even now, however, it is not uncommon for people to consult their doctor too late, after the disease has developed. To protect patients from severe disease, it is recommended that any symptoms disturbing the respiratory system be detected...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym