Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The HEVC(H.265) has brought in significant improvements in terms of coding efficiency. However, the reduction in bitrates comes along with an increment in computational complexity. This paper presents a data mining approach to reduce the complexity of inter partition modes in HEVC. Determining the CU-splitting in inter partition modes requires substantial resources, so the goal of the work is to terminate...
This paper presents a novel machine learning model-kernel granular support vector machine (KGSVM), which combines traditional support vector machine (SVM) with granular computing theory. By dividing granules and replacing with them in kernel space, the datasets can be reduced effectively without changing data distribution. And then the generalization performance and training efficiency of SVM can...
Realizing the shortcomings of VFCWA, we propose to establish Driving-Braking Behavior Model (DBBM), using BP neural network, to make VFCWA to fit with driver's behavior. And the tactic of combining DBBM and Security Model to form an effective VFCWA is proposed. Finally, through the simulation and experiment, it is proved that DBBM yield a satisfying result under the circumstances of straight path...
By proposing a computational algorithm, this paper gives the upper bound on the number of hidden neurons to realize multi-valued functions defined on N-points. The architecture of the network is three-layer feedforward neural network with one hidden layer. The network is composed of multi-valued multi-threshold neurons. This upper bound can help us to determine the size of network when we design learning...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.