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.
Sparse representation based on matching pursuit (MP) algorithm is one of the effective methods for the extraction of weak feature contaminated by heavy noise. However, the optimal iterative threshold and iterations of MP algorithm are difficult to be determined and the sparsest representation is difficult to obtain for pursuit algorithms. In order to reduce the influence of the threshold and iterations...
As a breakthrough in artificial intelligence, deep learning allows for the automatic extraction of features without considerable prior knowledge and the determination of the complex non-linear relationship of the input parameters. Owing to these advantages, deep neural networks (DNNs) are superior to traditional artificial neural networks with shallow architectures, and are thus becoming widely used...
Registration of 3-D aortic model onto X-ray images provides anatomical details for optimal valve deployment in Trans-catheter aortic valve implantation (TAVI) procedures. Fast and automatic contrast detection in the aortic root in fluoroscopic sequences facilitates a seamless workflow by triggering 2-D/3-D registration automatically when necessary. In this paper, we propose an integrated spatial and...
Based on the complicated relationships between the symptoms and the defects of hydro-generator units, An approach to diagnosing the faults in hydro-generator units via a neural networks combined with Genetic algorithm (GA) and nonlinear principal analysis neural network (NLPCA NN) is presented in this paper. At first, GA optimizes both the structure and the connection of the NLPCA NN. The so-called...
Based on the complicated relationships between the symptoms and the defects of hydro-generator units, An approach to diagnosing the faults in hydro-generator units via a neural networks combined with genetic algorithm (GA) and nonlinear principal analysis neural network (NLPCA NN) is presented in this paper. At first, GA optimizes both the structure and the connection of the NLPCA NN. The so-called...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.