Filtry
wszystkich: 123
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (97)
Wyniki wyszukiwania dla: SEMI-SUPERVISED LEARNING
-
Zespół Systemów Mikroelektronicznych
Potencjał Badawczy* projektowania I optymalizacji układów i systemów mikroelektronicznych * zaawansowane metody projektowania i optymalizacji analogowych filtrów aktywnych * programowanie układów scalonych (FPGA, CPLD, SPLD, FPAA) * układy specjalizowane ASIC * synteza systemów o małym poborze mocy * projektowanie topografii układów i zagadnień kompatybilności elektromagnetycznej * modelowania przyrządów półprzewodnikowych * modelowania właściwości...
-
Zespół Systemów Geoinformatycznych
Potencjał BadawczyW katedrze prowadzone są badania naukowe w zakresie szeroko rozumianych Systemów Informacji Geograficznej (GIS). Tematyka badań obejmuje zastosowanie GIS w technologiach bezpieczeństwa, wizualizacje i analizy przestrzenne, systemy numerycznego prognozowania pogody, technologie nawigacji w ramach mobilnych systemów informacji przestrzennej, oraz zaawansowane techniki obrazowania satelitarnego. Katedra kontynuuje również badania...
-
Architektura Systemów Komputerowych
Potencjał BadawczyGłówną 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...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (26)
Wyniki wyszukiwania dla: SEMI-SUPERVISED LEARNING
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Oferta BiznesowaObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Brain and Mind Electrophysiology lab
Oferta BiznesowaNeurofizjologia pamięci i funkcji poznawczych mózgu
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Oferta BiznesowaBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (1527)
Wyniki wyszukiwania dla: SEMI-SUPERVISED LEARNING
-
Self-Supervised Learning to Increase the Performance of Skin Lesion Classification
PublikacjaTo successfully train a deep neural network, a large amount of human-labeled data is required. Unfortunately, in many areas, collecting and labeling data is a difficult and tedious task. Several ways have been developed to mitigate the problem associated with the shortage of data, the most common of which is transfer learning. However, in many cases, the use of transfer learning as the only remedy is insufficient. In this study,...
-
Supervised-learning-based development of multi-bit RCS-reduced coding metasurfaces
PublikacjaCoding metasurfaces have been introduced as efficient tools allowing meticulous control over the electromagnetic (EM) scattering. One of their relevant application areas is radar cross section (RCS) reduction, which principally relies on the diffusion of impinging EM waves. Despite its significance, careful control of the scattering properties poses a serious challenge at the level of practical realization. This article is concerned...
-
DALSA: Domain Adaptation for Supervised Learning From Sparsely Annotated MR Images
Publikacja -
Attention-Based Deep Learning System for Classification of Breast Lesions—Multimodal, Weakly Supervised Approach
PublikacjaBreast cancer is the most frequent female cancer, with a considerable disease burden and high mortality. Early diagnosis with screening mammography might be facilitated by automated systems supported by deep learning artificial intelligence. We propose a model based on a weakly supervised Clustering-constrained Attention Multiple Instance Learning (CLAM) classifier able to train under data scarcity effectively. We used a private...
-
Deep learning-based waste detection in natural and urban environments
PublikacjaWaste pollution is one of the most significant environmental issues in the modern world. The importance of recycling is well known, both for economic and ecological reasons, and the industry demands high efficiency. Current studies towards automatic waste detection are hardly comparable due to the lack of benchmarks and widely accepted standards regarding the used metrics and data. Those problems are addressed in this article by...