Výsledky vyhľadávania - "aprenentatge profund"

Confounding factors-aware hierarchical deep learning for sustainable edge wildfire detection

Autori: El Madafri, Ismail

Prispievatelia: 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

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/695130
https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-440594

Novel geometric representations and optimized frameworks for deep learning models of interatomic potentials

Autori: Simeon, Guillem

Prispievatelia: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Thesis Advisors: De Fabritiis, Gianni

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge profund geomètric, Xarxes neuronals equivariants, Potentials interatòmics d’aprenentatge automàtic, Simulacions atomístiques, Dinàmica molecular, Geometric deep learning, Equivariant neural networks, Machine learning interatomic potentials, Atomistic simulations, Molecular dynamics

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/694548

End-to-End AI Solutions for Capsule Endoscopy: Enhancing Efficiency and Accuracy in Gastrointestinal Diagnostics

Autori: Gilabert Roca, Pere

Prispievatelia: University/Department: Universitat de Barcelona. Departament de Matemàtiques i Informàtica

Thesis Advisors: Seguí Mesquida, Santi

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/694089

High resolution 3D modelling of lumbar spine from MRI using deep learning

Autori: Ranganathan, Sai Natarajan Thrissur

Prispievatelia: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Thesis Advisors: Humbert, Ludovic, González Ballester, Miguel Ángel

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Spine modelling, Deep learning, Feature fusion, Differentiable rendering, Domain adaptation, Biomechanical simulation, Modelatge de la columna vertebral, Aprenentatge profund, Fusió de característiques, Representació diferenciable, Adaptació del domini, Simulació biomecànica

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/692569

Deep audio representation learning for music using weak supervision

Autori: Alonso Jiménez, Pablo

Prispievatelia: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Thesis Advisors: Bogdanov, Dmitry, Serra Casals, Xavier

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Representation learning, Music Information Retrieval, Music tagging, Music classification, Deep learning, Audio processing, Aprenentatge de representacions, Recuperació d'Informació Musical, Etiquetatge d'àudio musical, Classificació musical, Aprenentatge profund, Processament d'àudio

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/692389

understanding and editing light in images

Autori: Yang, Yixiong

Thesis Advisors: Vanrell i Martorell, Maria Isabel

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Descomposició intrínseca, Intrinsic decomposition, Descomposición intrínseca, Re-iluminació, Relighting, Re-iluminación, Aprenentatge profund, Deep Learning, Aprendizaje profundo, Tecnologies

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/692775

Deep Learning Approaches for Breast Cancer Analysis in Tomosynthesis Images

Autori: Hassan, Loay Abdelrahim Osman

Prispievatelia: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/692225

On Considering Semantics for Multi-image Processing

Autori: Xue, Danna

Thesis Advisors: Herranz Arribas, Luis, Zhang , Yanning, Vázquez i Corral, Javier, Baldrich i Caselles, Ramon

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge profund, Deep learning, Aprendizaje profundo, Segmentació semàntica, SEmantic segmentation, Segmentación semántica, Restauració d'imatges, Image restoration, Restauración de imágenes, Tecnologies

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/692144

Understanding the Causes of Forgetting in Continually Learned Neural Networks

Autori: Soutif-Cormerais, Albin

Thesis Advisors: Weijer, Joost van de

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge continu, Continual learning, Aprendizaje continuo, Aprenentatge profund, Deep learning, Aprendizaje profundo, Aprenentatge en línia, Online learning, Aprendizaje en línea, Tecnologies

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/691897

Gestió predictiva d'infrastructures aquàtiques en entorns urbans resilients

Autori: Ribalta Gené, Marc

Prispievatelia: University/Department: Universitat de Lleida. Departament d'Enginyeria Informàtica i Disseny Digital

Thesis Advisors: Mateu Piñol, Carles, Béjar Torres, Ramón

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge automàtic, Aprenentatge profund, Clavegueram, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Alcantarillado, Machine Learning, Deep Learning, Sewer systems, Ciències de la Computació i Intel·ligència Artificial

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/691124

Human Robot Interactions using Efficient Semantic Mapping

Autori: Singh, Aditya

Prispievatelia: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Nandi, Gora Chand

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge profund, Robòtica, Cartografia, Aprendizaje Profundo, Deep Learning, Robotics, Mapping, Enginyeria i arquitectura

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/690574

Computational analysis of fetal brain development with patient-specific modelling and deep learning techniques

Autori: Alenyà Sistané, Mireia

Prispievatelia: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Thesis Advisors: Camara Rey, Oscar

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Fetal brain development, Patient-specific modelling, FEM models, MRI, MRI segmentation, Medical image processing, Deep learning surrogates, Desenvolupament cerebral fetal, Modelatge personalitzat, Models basats en elements finits, Imatges de ressonància magnètica, Segmentació d’imatges mèdiques, Substituts d’aprenentatge profund

Time: 616.8

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/691491

Deep learning applied to brain MRI data for patient stratification and prediction of multiple sclerosis disease course

Autori: Coll Benejam, Llucia

Thesis Advisors: Pareto Onghena, Deborah, Tur Gómez, Carmen, Lladó Bardera, Xavier, Ruiz Cirera, Albert

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/691628

Enhancing Distance Prediction through Monocular Depth Estimation based on Graph Convolutional Networks

Autori: Masoumian, Armin

Prispievatelia: 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

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/690512

Self-supervised Advanced Deep Learning for Characterization of Brain Tumor Aggressiveness and Prognosis Analysis Through Multimodality MRI Imaging

Autori: Mazher, Moona

Prispievatelia: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/689899

Improving the Quality of Life for Intellectually Disabled Elderly People using Artificial Intelligence Techniques

Autori: Yadav, Gaurav Kumar

Prispievatelia: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Thesis Advisors: Ferré Grau, Carme, Burjales Marti, Maria Dolors

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge profund, Aprenentatge automàtic, Discapacitat intellectual, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Discapacidad intelectual, Deep Learning, Machine Learning, Intellectual Disability, Enginyeria i arquitectura

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/689409

Imaginación visual: nuevo paradigma en interfaces cerebro-máquina

Autori: Llorella Costa, Fabio Ricardo

Prispievatelia: University/Department: Universitat de Girona. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística (2013-)

Thesis Advisors: Patow, Gustavo

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/688911

Efficient implementation of Deep Nets for video processing to preserve marine ecosystem services

Autori: Martín Abadal, Miguel

Prispievatelia: University/Department: Universitat de les Illes Balears. Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Thesis Advisors: González Cid, Yolanda

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Intel·ligència artificial, Aprenentatge profund, Ecosistemes marins, Serveis ecosistèmics, Implementació eficient, Xarxes neuronal convolucionals, Visió per computador

Time: 621.3

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/688416

Deep Learning Based Data Fusion Approaches for the Assessment of Cognitive States on EEG Signals

Autori: Yauri Vidalón, José Elías

Thesis Advisors: Hernàndez i Sabaté, Aura, Gil Resina, Debora

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Fusió canals d'EEG, Fusión canales EEG, EEG channel fusion, Estats cognitius, Estados cognitivos, Cognitive states, Tecnologies

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/690726

Supervised Monocular Depth Estimation Based on Machine and Deep Learning Models

Autori: Abdulwahab, Saddam

Prispievatelia: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Thesis Advisors: Puig Valls, Domènec Savi, Abdellatif Fatahallah Ibrahim Mahmoud, Hatem

Zdroj: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Predmety: 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

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://hdl.handle.net/10803/688601