Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 548
wybranych: 504
Wyniki wyszukiwania dla: SEMANTIC SEGMENTATION, NOISY ANNOTATIONS, LOSS MASKING, DEEP NEURAL NETWORKS
-
Sign Language Recognition Using Convolution Neural Networks
PublikacjaThe objective of this work was to provide an app that can automatically recognize hand gestures from the American Sign Language (ASL) on mobile devices. The app employs a model based on Convolutional Neural Network (CNN) for gesture classification. Various CNN architectures and optimization strategies suitable for devices with limited resources were examined. InceptionV3 and VGG-19 models exhibited negligibly higher accuracy than...
-
Artificial Neural Networks in Microwave Components and Circuits Modeling
PublikacjaArtykuł dotyczy wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SNN) w projektowaniu i optymalizacji układów mikrofalowych.Zaprezentowano podstawowe zasady i założenia modelowania z użyciem SNN. Możliwości opisywanej metody opisano wykorzystując przykładowyprojekt anteny łatowej. Przedstawiono różne strategie modelowania układów, które wykorzystują możliwości opisywanej metody w połączeniu zwiedzą mikrofalową. Porównano również dokładność...
-
Diagnosis of damages in family buildings using neural networks
PublikacjaThe article concerns a problem of damages in family buildings, which result from traffic-induced vibrations. These vibrations arise from various causes and their size is influenced by many factors. The most important is the type of a road, type and weight of vehicles that run on the road, type and condition of the road surface, the distance from the house to the source of vibrations and many others which should be taken into account....
-
DentalSegmentator: Robust open source deep learning-based CT and CBCT image segmentation
Publikacja -
Artificial Neural Networks as an architectural design tool- generating new detail forms based on the Roman Corinthian order capital
PublikacjaThe following paper presents the results of the research in the field of the machine learning, investigating the scope of application of the artificial neural networks algorithms as a tool in architectural design. The computational experiment was held using the backward propagation of errors method of training the artificial neural network, which was trained based on the geometry of the details of the Roman Corinthian order capital....
-
Age Prediction from Low Resolution, Dual-Energy X-ray Images Using Convolutional Neural Networks
PublikacjaAge prediction from X-rays is an interesting research topic important for clinical applications such as biological maturity assessment. It is also useful in many other practical applications, including sports or forensic investigations for age verification purposes. Research on these issues is usually carried out using high-resolution X-ray scans of parts of the body, such as images of the hands or images of the chest. In this...
-
Predicting Performance of Lightweight Concrete with Granulated Expanded Glass and Ash Aggregate by Means of Using Artificial Neural Networks
PublikacjaLightweight concrete (LWC) is a group of cement composites of the defined physical, mechanical, and chemical performance. The methods of designing the composition of LWC with the assumed density and compressive strength are used most commonly. The purpose of using LWC is the reduction of the structure’s weight, as well as the reduction of thermal conductivity index. The highest possible strength, durability and low thermal conductivity...
-
Deep learning based segmentation using full wavefield processing for delamination identification: A comparative study
Publikacja -
Prediction of antimicrobial activity of imidazole derivatives by artificial neural networks
Publikacja -
Application of neural networks for description of pressure distribution in slide bearing.
PublikacjaBadano rozkład ciśnienia hydrodynamicznego w łożysku ślizgowym dla wybranych wariantów łożyska. Wykazano, że zastosowanie sieci neuronowych umożliwia opis rozkładu ciśnienia hydrodynamicznego z uwzględnieniem zmian geometrycznych (bezwymiarowa długość - L) i mechanicznych (mimośrodowość względem H) łożyska.
-
Identification of slide bearing main parameters using neural networks.
PublikacjaWykazano, że sieci neuronowe jak najbardziej nadają się do identyfikacji głównych parametrów geometrycznych i ruchowych hydrodynamicznych łożysk ślizgowych.
-
Estimation the rhythmic salience of sound with association rules and neural networks
PublikacjaW referacie przedstawiono eksperymenty mające na celu automatyczne wyszukiwanie wartości rytmicznych we frazie muzycznej. W tym celu wykorzystano metody data mining i sztuczne sieci neuronowe.
-
Automatic singing quality recognition employing artificial neural networks
PublikacjaCelem artykułu jest udowodnienie możliwości automatycznej oceny jakości technicznej głosów śpiewaczych. Pokrótce zaprezentowano w nim stworzoną bazę danych głosów śpiewaczych oraz zaimplementowane parametry. Przy pomocy sztucznych sieci neuronowych zaprojektowano system decyzyjny, który oceniono w pięciostopniowej skali jakość techniczną głosu. Przy pomocy metod statystycznych udowodniono, że wyniki generowane przez ten system...
-
Application of Artificial Neural Networks in Investigations of Steam Turbine Cascades
PublikacjaZaprezentowano wyniki badań numerycznych zastosowania sieci neuronowych przy obliczeniach przepływów w palisadach turbin parowych. Na podstawie uzyskanych wyników wykazano, że sieci neuronowe mogą być używane do szacowania przestrzennego rozkładu parametrów przepływu, takich jak entalpia, entropia, ciśnienie czy prędkość czynnika w kanale przepływowym. Omówiono również zastosowania tego typu metod przy projektowaniu palisad, stopni...
-
Using neural networks to examine trending keywords in Inventory Control
Publikacja -
Gesture Recognition With the Linear Optical Sensor and Recurrent Neural Networks
PublikacjaIn this paper, the optical linear sensor, a representative of low-resolution sensors, was investigated in the multiclass recognition of near-field hand gestures. The recurrent neural network (RNN) with a gated recurrent unit (GRU) memory cell was utilized as a gestures classifier. A set of 27 gestures was collected from a group of volunteers. The 27 000 sequences obtained were divided into training, validation, and test subsets....
-
Forecasting of currency exchange rates using artificial neural networks
PublikacjaW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania kursu walut (na przykładzie pary walutowej PLN-USD).Głównym celem badań było porównanie skuteczności przewidywania kursu złotówki w latach 1997 - 2005 przy pomocy różnych rodzajów sieci neuronowych.
-
Neural networks based NARX models in nonlinear adaptive control
Publikacja -
Automatic Breath Analysis System Using Convolutional Neural Networks
PublikacjaDiseases 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...
-
Automatic Breath Analysis System Using Convolutional Neural Networks
PublikacjaDiseases 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 common 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 as...
-
A Comprehensive Analysis of Deep Neural-Based Cerebral Microbleeds Detection System
PublikacjaMachine learning-based systems are gaining interest in the field of medicine, mostly in medical imaging and diagnosis. In this paper, we address the problem of automatic cerebral microbleeds (CMB) detection in magnetic resonance images. It is challenging due to difficulty in distinguishing a true CMB from its mimics, however, if successfully solved it would streamline the radiologists work. To deal with this complex three-dimensional...
-
Performance Evaluation of GAM in Off-Body Path Loss Modelling for Body Area Networks
PublikacjaThis paper addresses the performance evaluation of an off-body path loss model, based on measurements at 2.45 GHz, which has been developed with the use of the Generalised Additive Model, allowing to model a non-linear dependence on different predictor variables. The model formulates path loss as a function of distance, antennas’ heights, antenna orientation angle and polarisation, results showing that performance is very sensitive...
-
The use of fast molecular descriptors and artificial neural networks approach in organochlorine compounds electron ionization mass spectra classification
PublikacjaDeveloping of theoretical tools can be very helpful for supporting new pollutant detection. Nowadays, a combination of mass spectrometry and chromatographic techniques are the most basic environmental monitoring methods. In this paper, two organochlorine compound mass spectra classification systems were proposed. The classification models were developed within the framework of artificial neural networks (ANNs) and fast 1D and...
-
The concept of application of artificial neural networks for cultivation controlof cartilages in bioreactors.
PublikacjaNowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwością sterowania parametrami hydrodynamicznymi hodowanej w bioreaktorze chrząstki stawowej przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych. Przedstawiona została architektura strategii sterowania hodowlą tkanki z zastosowaniem tych sieci.
-
Musical phrase representation and recognition by means of neural networks and rough sets.
PublikacjaW artykule przedstawiono podstawowe definicje dotyczące frazy muzycznej. W eksperymentach posłużono się zapisem parametrycznym. W celu wzmocnienia procesu rozpoznawania wykorzystano kodowanie entropijne muzyki. W eksperymentach klasyfikacji oparto się o sztuczne sieci neuronowe i metodę zbiorów przybliżonych. Słowa kluczowe: fraza muzyczna, klasyfikacja, sztuczne sieci neuronowe, metoda zbiorów przybliżonych
-
Processing of musical data employing rough sets and artificial neural networks
PublikacjaArtykuł opisuje założenia systemu automatycznej identyfikacji muzyki i dźwięków muzycznych. Dokonano przeglądu standardu MPEG-7, ze szczególnym naciskiem na parametry opisowe dźwięku. Przedyskutowano problemy analizy danych audio, związane z zastosowaniami wykorzystującymi MPEG-7. W oparciu o eksperymenty przedstawiono efektywność deskryptorów niskiego poziomu w automatycznym rozpoznawaniu dźwięków instrumentów muzycznych. Przedyskutowano...
-
Comparison of effectiveness of musical sound separation algorithms employing neural networks.
PublikacjaNiniejszy referat przedstawia kilka algorytmów służących do separacji dźwięków instrumentów muzycznych. Zaproponowane podejście do dekompozycji miksów dźwiękowych opiera się na założeniu, że wysokość dźwięków w miksie jest znana, tzn. wejściem dla algorytmów jest przebieg zmian wysokości dźwięków składowych miksu. Proces estymacji fazy i amplitudy składowych harmonicznych wykorzystuje dopasowywanie zespolonych przebiegów harmonicznych...
-
Applying artificial neural networks for modelling ship speed and fuel consumption
PublikacjaThis paper deals with modelling ship speed and fuel consumption using artificial neural network (ANN) techniques. These tools allowed us to develop ANN models that can be used for predicting both the fuel consumption and the travel time to the destination for commanded outputs (the ship driveline shaft speed and the propeller pitch) selected by the ship operator. In these cases, due to variable environmental conditions, making...
-
Processing of musical data employing rough sets and artificial neural networks
PublikacjaArtykuł opisuje założenia systemu automatycznej identyfikacji muzyki i dźwięków muzycznych. Dokonano przeglądu standardu MPEG-7, ze szczególnym naciskiem na parametry opisowe dźwięku. Przedyskutowano problemy analizy danych audio, związane z zastosowaniami wykorzystującymi MPEG-7. W oparciu o eksperymenty przedstawiono efektywność deskryptorów niskiego poziomu w automatycznym rozpoznawaniu dźwięków instrumentów muzycznych. Przedyskutowano...
-
Estimation of musical sound separation algorithm effectiveness employing neural networks.
PublikacjaŚlepa separacja dźwięków sygnałów muzycznych zawartych w zmiksowanym materiale jest trudnym zadaniem. Jest to spowodowane tym, że dźwięki znajdujące się w relacjach harmonicznych mogą zawierać kolidujące składowe sinusoidalne (składowe harmoniczne). Ewaluacja wyników separacji jest również problematyczna, gdyż analiza błędu energetycznego często nie odzwierciedla subiektywnej jakości odseparowanych sygnałów. W tej publikacji zostały...
-
Extended Hopfield models of neural networks for combinatorial multiobjective optimization problems
Publikacja -
Optimization of a three-bed adsorption chiller by genetic algorithms and neural networks
Publikacja -
Use of Neural Networks in Diagnostics of Rolling-Element Bearing of the Induction Motor
Publikacja -
Analysis of electrical patterns activity in artificial multi-stable neural networks
Publikacja -
Artificial Neural Networks for Prediction of Antibacterial Activity in Series of Imidazole Derivatives
Publikacja -
Automatic singing voice recognition employing neural networks and rough sets
PublikacjaCelem prac opisanych w referacie jest automatyczne rozpoznawanie głosów śpiewaczych. Do tego celu utworzona została baza nagrań próbek śpiewu profesjonalnego i amatorskiego. Próbki poddane zostały parametryzacji parametrami zaproponowanymi przez autorów ściśle do tego celu. Sposób wyznaczenia parametrów i ich interpretacja fizyczna przedstawione są w referacie. Parametry wprowadzane są do systemów decyzyjnych, klasyfikatorów opartych...
-
Neural Networks in the Diagnostics Process of Low-Power Solar Plant Devices
Publikacja -
Neural Networks Based on Ultrafast Time-Delayed Effects in Exciton Polaritons
Publikacja -
Comparative study of neural networks used in modeling and control of dynamic systems
PublikacjaIn this paper, a diagonal recurrent neural network that contains two recurrent weights in the hidden layer is proposed for the designing of a synchronous generator control system. To demonstrate the superiority of the proposed neural network, a comparative study of performances, with two other neural network (1_DRNN) and the proposed second-order diagonal recurrent neural network (2_DRNN). Moreover, to confirm the superiority...
-
Bees Detection on Images: Study of Different Color Models for Neural Networks
PublikacjaThis paper presents an approach to bee detection in video streams using a neural network classifier. We describe the motivation for our research and the methodology of data acquisition. The main contribution to this work is a comparison of different color models used as an input format for a feedforward convolutional architecture applied to bee detection. The detection process has is based on a neural binary classifier that classifies...
-
Efficient uncertainty quantification using sequential sampling-based neural networks
PublikacjaUncertainty quantification (UQ) of an engineered system involves the identification of uncertainties, modeling of the uncertainties, and the forward propagation of the uncertainties through a system analysis model. In this work, a novel surrogate-based forward propagation algorithm for UQ is proposed. The proposed algorithm is a new and unique extension of the recent efficient global optimization using neural network (NN)-based...
-
Constrained aerodynamic shape optimization using neural networks and sequential sampling
PublikacjaAerodynamic shape optimization (ASO) involves computational fluid dynamics (CFD)-based search for an optimal aerodynamic shape such as airfoils and wings. Gradient-based optimization (GBO) with adjoints can be used efficiently to solve ASO problems with many design variables, but problems with many constraints can still be challenging. The recently created efficient global optimization algorithm with neural network (NN)-based prediction...
-
Aerodynamic excitations generated in turbine shroud clearance determined bymeans of neural networks
PublikacjaSiły aerodynamiczne generowane w uszczelnieniach turbinowych z reguły opisywane są modelem liniowym. Przy dużych drganiach wirnika sposób ten daje niezbyt dokładne wyniki. Zaproponowano wykorzystanie sieci neuronowych do określania sił ciśnieniowych powstających w uszczelnieniu. Wyniki porównano z badaniami eksperymentalnymi.
-
Towards bees detection on images: study of different color models for neural networks
PublikacjaThis paper presents an approach to bee detection in videostreams using a neural network classifier. We describe the motivationfor our research and the methodology of data acquisition. The maincontribution to this work is a comparison of different color models usedas an input format for a feedforward convolutional architecture appliedto bee detection. The detection process has is based on a neural...
-
Adsorption chiller in a combined heating and cooling system: simulation and optimization by neural networks
Publikacja -
Self-organizing Artificial Neural Networks into Hydrographic Big Data Reduction Process
Publikacja -
Artificial Neural Networks in Classification of Steel Grades Based on Non-Destructive Tests
Publikacja -
Designing the Composition of Cement Stabilized Rammed Earth Using Artificial Neural Networks
Publikacja -
The Influence of Input Data Standardization Method on Prediction Accuracy of Artificial Neural Networks
Publikacja -
Heavy duty vehicle fuel consumption modelling using artificial neural networks
PublikacjaIn this paper an artificial neural network (ANN) approach to modelling fuel consumption of heavy duty vehicles is presented. The proposed method uses easy accessible data collected via CAN bus of the truck. As a benchmark a conventional method, which is based on polynomial regression model, is used. The fuel consumption is measured in two different tests, performed by using a unique test bench to apply the load to the engine. Firstly,...