Suchergebnisse - "aprendizaje profundo"
-
1
Autoren: Burruel Zazueta, José Misael
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Politècnica de Catalunya. Institut d'Organització i Control de Sistemes Industrials
Thesis Advisors: Puig Cayuela, Vicenç, Rodríguez Rangel, Héctor
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Reconocimiento del Andar Humano (RAH), Biometría, Aprendizaje Profundo, Inteligencia Artificial, Identificación Biométrica, Conjuntos de DatosTecNM Gait-DS, Siluetas, Pose estimada, DensePose, Detectron2, GEI (Gait Energy Image), ResNet, DINO-ViTGaitMix / GaitRef, ClasificaciónTiempo-real, Generalización, One-shot learning, Desigualdad de Vapnik-Chervonenkis (VC), Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica, 004 - Informàtica
Dateibeschreibung: application/pdf
-
2
Autoren: El Madafri, Ismail
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Politècnica de Catalunya. Institut Universitari de Recerca en Ciència i Tecnologies de la Sostenibilitat
Thesis Advisors: Peña Carrera, Marta, Olmedo Torre, Noelia
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: wildfire detection, deep learning, confounding elements, multi-task learning, knowledge distillation, hierarchical learning, domain adaptation, edge devices, sustainable AI, environmental monitoring., detecció d'incendis forestals, aprenentatge profund, elements confusos, aprenentatge multitarea, destil·lació de coneixement, aprenentatge jeràrquic, adaptació al domini, dispositius edge, IA sostenible, monitoratge ambiental, detección de incendios forestales, aprendizaje profundo, elementos confusos, aprendizaje multitarea, destilación de conocimiento, aprendizaje jerárquico, adaptación al dominio, dispositivos edge, monitoreo ambiental., Àrees temàtiques de la UPC::Desenvolupament humà i sostenible, 502 - Natura. Estudi, conservació i protecció de la natura, 630 - Silvicultura. Arboricultura
Dateibeschreibung: application/pdf
-
3
Autoren: Gilabert Roca, Pere
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat de Barcelona. Departament de Matemàtiques i Informàtica
Thesis Advisors: Seguí Mesquida, Santi
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Càpsula endoscòpica, Cápsula endoscópica, Capsule endoscopy, Intel·ligència artificial, Inteligencia artificial, Artificial intelligence, Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning (Machine learning), Informàtica mèdica, Informática médica, Medical informatics, Ciències Experimentals i Matemàtiques
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/694089
-
4
Autoren: Yang, Yixiong
Thesis Advisors: Vanrell i Martorell, Maria Isabel
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Descomposició intrínseca, Intrinsic decomposition, Descomposición intrínseca, Re-iluminació, Relighting, Re-iluminación, Aprenentatge profund, Deep Learning, Aprendizaje profundo, Tecnologies
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/692775
-
5
Autoren: Hassan, Loay Abdelrahim Osman
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Visió per ordinador, càncer de pulmó, Aprendizaje profundo, Visión por computador, cáncer de mama, Deep Learning, Computer Vision, Brest Cancer, Enginyeria i Arquitectura
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/692225
-
6
Autoren: Xue, Danna
Thesis Advisors: Herranz Arribas, Luis, Zhang , Yanning, Vázquez i Corral, Javier, Baldrich i Caselles, Ramon
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Deep learning, Aprendizaje profundo, Segmentació semàntica, SEmantic segmentation, Segmentación semántica, Restauració d'imatges, Image restoration, Restauración de imágenes, Tecnologies
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/692144
-
7
Autoren: Soutif-Cormerais, Albin
Thesis Advisors: Weijer, Joost van de
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge continu, Continual learning, Aprendizaje continuo, Aprenentatge profund, Deep learning, Aprendizaje profundo, Aprenentatge en línia, Online learning, Aprendizaje en línea, Tecnologies
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/691897
-
8
Autoren: Ribalta Gené, Marc
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat de Lleida. Departament d'Enginyeria Informàtica i Disseny Digital
Thesis Advisors: Mateu Piñol, Carles, Béjar Torres, Ramón
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge automàtic, Aprenentatge profund, Clavegueram, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Alcantarillado, Machine Learning, Deep Learning, Sewer systems, Ciències de la Computació i Intel·ligència Artificial
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/691124
-
9
Autoren: Singh, Aditya
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Nandi, Gora Chand
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Robòtica, Cartografia, Aprendizaje Profundo, Deep Learning, Robotics, Mapping, Enginyeria i arquitectura
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/690574
-
10
Autoren: Coll Benejam, Llucia
Thesis Advisors: Pareto Onghena, Deborah, Tur Gómez, Carmen, Lladó Bardera, Xavier, Ruiz Cirera, Albert
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Esclerosi múltiple, Multiple sclerosis, Esclerosis múltiple, Aprenentatge profund, Deep learning, Aprendizaje profundo, Ressonància magnètica, Mri, Resonancia magnética, Ciències de la Salut, Tecnologies
Time: 616.8
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/691628
-
11
Autoren: Masoumian, Armin
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Cristiano Rodríguez, Julián Efrén, Abdellatif Fatahallah Ibrahim Mahmoud, Hatem
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge Profund, Visió per Computador, Estimació de la Profunditat, Aprendizaje Profundo, Visión por Computador, Estimación de la Profundidad, Deep Learning, Computer Vision, Depth Estimation, Ciències
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/690512
-
12
Autoren: Mazher, Moona
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Segmentació del tumor cerebral, Anàlisi de pronòstic, Aprendizaje profundo, Segmentación de tumores cerebrales, Análisis de pronóstico, Deep Learning, Brain Tumor Segmentation, Prognosis Analysis, Enginyeria i arquitectura
Time: 621.3
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/689899
-
13
Autoren: Yadav, Gaurav Kumar
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Ferré Grau, Carme, Burjales Marti, Maria Dolors
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Aprenentatge automàtic, Discapacitat intellectual, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Discapacidad intelectual, Deep Learning, Machine Learning, Intellectual Disability, Enginyeria i arquitectura
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/689409
-
14
Autoren: Vitiugin, Fedor
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
Thesis Advisors: Castillo, Carlos
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Social media, Crisis informatics, Natural language processing, Data science, Deep learning, Machine learning, Network science, Information retrieval, Redes sociales, Informática de crisis, Procesamiento del lenguaje natural, Ciencia de datos, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Ciencia de redes, Recuperación de información
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/689218
-
15
Autoren: Llorella Costa, Fabio Ricardo
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat de Girona. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística (2013-)
Thesis Advisors: Patow, Gustavo
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Imaginació visual, Imaginación visual, Visual imagery, Interfícies cervell-màquina, Interfaces cerebro-máquina, Brain-computer interfaces, Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Xarxes neuronals convolucionals, Redes neuronales convolucionales, Convolutional neural networks, Senyals EEG, Señales EEG, EEG signals
Time: 616.8
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/688911
-
16
Autoren: Yauri Vidalón, José Elías
Thesis Advisors: Hernàndez i Sabaté, Aura, Gil Resina, Debora
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Fusió canals d'EEG, Fusión canales EEG, EEG channel fusion, Estats cognitius, Estados cognitivos, Cognitive states, Tecnologies
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/690726
-
17
Autoren: Abdulwahab, Saddam
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Abdellatif Fatahallah Ibrahim Mahmoud, Hatem
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Visió per ordinador, Imatges de profunditat, Aprendizaje profundo, Visión por computador, Imágenes de profundidad, Deep Learning, Computer Vision, Depth Images, Enginyeria i Arquitectura
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/688601
-
18
Autoren: Clèrigues Garcia, Albert
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat de Girona. Departament d'Arquitectura i Tecnologia de Computadors, University/Department: Universitat de Girona. Institut de Recerca en Visió per Computador i Robòtica
Thesis Advisors: Lladó Bardera, Xavier, Oliver i Malagelada, Arnau, Valverde Valverde, Sergi
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Lesions cerebrals, Lesiones cerebrales, Brain lesions, Atròfia cerebral, Atrofia cerebral, Cerebral atrophy, Imatges per ressonància magnètica, Imágenes por resonancia magnética, Magnetic resonance imaging, Ressonància magnètica cerebral, Resonancia magnética cerebral, Brain MRI, Xarxes neuronals convolucionals, Redes neuronales convolucionales, Convolutional neural networks, Segmentació de teixits, Segmentación de tejidos, Tissue segmentation
Time: 616.8
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/688369
-
19
Autoren: Ramires, António
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
Thesis Advisors: Serra, Xavier, Font Corbera, Frederic
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: Electronic music production, Instrument classification, Percussive sound generation, Music information retrieval, Deep learning, Deep generative models, Producción de música electrónica, Clasificación de instrumentos, Generación de sonidos percusivos, Recuperación de la información musical, Aprendizaje profundo, Modelos generativos profundos
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/687697
-
20
Autoren: Ali, Mohammed Yousef Salem
Weitere Verfasser: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Thesis Advisors: Valls Mateu, Aïda, Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed, Baget Bernaldiz, Marc
Quelle: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Schlagwörter: aprenentatge profund, visió per computador, Anàlisi d'imatges mèdiques, aprendizaje profundo, visión por computador, Análisis de imágenes médicas, deep learning, computer vision, Medical image analysis, Enginyeria i arquitectura
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://hdl.handle.net/10803/687502