Wyniki wyszukiwania dla: MACHINE LEARNING - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: MACHINE LEARNING

Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (58)

Wyniki wyszukiwania dla: MACHINE LEARNING

  • 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...

  • 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 (12)

Wyniki wyszukiwania dla: MACHINE LEARNING

Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (406)

Wyniki wyszukiwania dla: MACHINE LEARNING

  • Speech Analytics Based on Machine Learning

    In this chapter, the process of speech data preparation for machine learning is discussed in detail. Examples of speech analytics methods applied to phonemes and allophones are shown. Further, an approach to automatic phoneme recognition involving optimized parametrization and a classifier belonging to machine learning algorithms is discussed. Feature vectors are built on the basis of descriptors coming from the music information...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Explainable machine learning for diffraction patterns

    Publikacja
    • S. Nawaz
    • V. Rahmani
    • D. Pennicard
    • S. P. R. Setty
    • B. Klaudel
    • H. Graafsma

    - Journal of Applied Crystallography - Rok 2023

    Serial crystallography experiments at X-ray free-electron laser facilities produce massive amounts of data but only a fraction of these data are useful for downstream analysis. Thus, it is essential to differentiate between acceptable and unacceptable data, generally known as ‘hit’ and ‘miss’, respectively. Image classification methods from artificial intelligence, or more specifically convolutional neural networks (CNNs), classify...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Machine Learning Techniques in Concrete Mix Design

    Concrete mix design is a complex and multistage process in which we try to find the best composition of ingredients to create good performing concrete. In contemporary literature, as well as in state-of-the-art corporate practice, there are some methods of concrete mix design, from which the most popular are methods derived from The Three Equation Method. One of the most important features of concrete is compressive strength, which...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Introduction to the special issue on machine learning in acoustics

    Publikacja
    • Z. Michalopoulou
    • P. Gerstoft
    • B. Kostek
    • M. A. Roch

    - Journal of the Acoustical Society of America - Rok 2021

    When we started our Call for Papers for a Special Issue on “Machine Learning in Acoustics” in the Journal of the Acoustical Society of America, our ambition was to invite papers in which machine learning was applied to all acoustics areas. They were listed, but not limited to, as follows: • Music and synthesis analysis • Music sentiment analysis • Music perception • Intelligent music recognition • Musical source separation • Singing...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Machine Learning and Electronic Noses for Medical Diagnostics

    Publikacja

    The need for noninvasive, easy-to-use, and inexpensive methods for point-of-care diagnostics of a variety of ailments motivates researchers to develop methods for analyzing complex biological samples, in particular human breath, that could aid in screening and early diagnosis. There are hopes that electronic noses, that is, devices based on arrays of semiselective or nonselective chemical sensors, can fill this niche. Electronic...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym