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Deep Learning 

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  1. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Durch Deep Learning unterstütztes Biofeedback

    Nach 60 Jahren Entwicklung von Biofeedback für Gehirnwellen, grundlegender und angewandter Forschung, Therapie und dem Bau verschiedener Geräte gibt es eine gut definierte Reihe von Anwendungen sowohl in Gesundheit als auch in Krankheit. Während …

    verfasst von:
    Jorge J. Palacios-Venegas
    Erschienen in:
    Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML (2024)
  2. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Überblick über die Klassifizierung von EEG-Signalen mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken

    Elektroenzephalographie-Signale (EEG-Signale) werden weit verbreitet für die Prognose und Diagnose mehrerer Störungen verwendet, wie zum Beispiel Epilepsie, Schizophrenie, Parkinson-Krankheit usw. Es wurde in der Literatur gezeigt, dass …

    verfasst von:
    Fatima Hassan, Syed Fawad Hussain
    Erschienen in:
    Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML (2024)
  3. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence

    Die Trennung von Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning als unabhängige Techniken ist eine Voraussetzung für das Data Management. Die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist wichtig, um sie in Bezug auf das Data Management …

    verfasst von:
    Klaus-Dieter Gronwald
    Erschienen in:
    Data Management (2024)
  4. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Verwendung von Deep Learning Methoden zur Erkennung und Verfolgung von Objekten bei Inspektions- und Montageaufgaben

    Im Bausektor bietet Building Information Modeling (BIM) in Kombination mit künstlicher Intelligenz als Querschnittstechnologie verschiedenste Anwendungsszenarien im gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks. Besonders in der Ausführungs- und …

    verfasst von:
    Angelina Aziz, Niklas Gard, Peter Eisert, Markus König, Anna Hilsmann
    Erschienen in:
    Künstliche Intelligenz im Bauwesen (2024)
  5. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Deep Learning: How to Apply Machine Learning and Deep Learning Methods to Audio Analysis

    So before understanding about deep learning, we should also look at Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). The purpose of AI is to train machines in such a way that they can function like the human mind. The field of AI includes …

    verfasst von:
    Manan Dabral, Tejinder Kaur, Abhay Khanna, Ashish Yadav, Ojas Sharma, Nakul
    Erschienen in:
    Mobile Radio Communications and 5G Networks (2024)
  6. 31.05.2024 | Online First

    DeepFD: a deep learning approach to fast generate force-directed layout for large graphs

    Graph layout technique is the cornerstone for graph visualization, which has wide applications in various fields such as social networks, bioinformatics and chemical engineering. Node-link diagram is most generally used in past decades, through …

  7. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Deep Learning Approach for Detection of Learning Disabilities in Higher Education

    The rapid advancement of deep learning techniques has led to their widespread application in various domains, including the field of education. The primary focus of the study is a comprehensive exploration of employing deep learning models to …

    verfasst von:
    Sheetal Kumari, Subhash Chandra Yadav, Pushpendra Kumar
    Erschienen in:
    Applied Assistive Technologies and Informatics for Students with Disabilities (2024)
  8. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Time Series Representation Learning: A Survey on Deep Learning Techniques for Time Series Forecasting

    With the rise of Industrial Internet of Things (IIoT) and other aspects of the digitalization of production more and more time series (TS) data is generated. This data can help to train deep learning models with higher cognitive capabilities and …

    verfasst von:
    Tobias Schmieg, Carsten Lanquillon
    Erschienen in:
    Artificial Intelligence in HCI (2024)
  9. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Integrating Fuzzy Logic and Deep Learning for Effective Network Attack Detection with Fuzzified Deep Convolutional Neural Network

    In the current digital landscape, network security has become a critical concern due to the widespread use of computer networks in various domains and applications. The Internet and Intranet have revolutionized people’s lives and work, providing …

    verfasst von:
    D. Venkatesh, T. Saravanan, S. Vasundra
    Erschienen in:
    6th EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive Computing (2024)
  10. 27.05.2024 | Online First

    Stacked ensemble learning for facial gender classification using deep learning based features extraction

    Automatic gender classification is an important task in facial analysis. Recently, deep learning has achieved remarkable progress in extracting deep features for face image analysis, particularly in gender classification. Gender classification …

  11. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Predicting Deepfake Enjoyment: A Machine Learning Perspective

    Deepfakes, synthetic media created through advanced learning techniques, are rapidly advancing, empowering users to craft deceptive videos via voice manipulation, realistic lip-syncing, and seamless face replacements. From sophisticated methods to …

    verfasst von:
    María T. Soto-Sanfiel, Sanjay Saha
    Erschienen in:
    Social Computing and Social Media (2024)
  12. 18.05.2024 | Online First

    Leveraging deep learning-assisted attacks against image obfuscation via federated learning

    Obfuscation techniques (e.g., blurring) are employed to protect sensitive information (SI) in images such as individuals’ faces. Recent works demonstrated that adversaries can perform deep learning-assisted (DL) attacks to re-identify obfuscated …

  13. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Facial Emotion Recognition Using Deep Learning

    Alternate to word based communication, the human face communicates a lot of information visually. In order to interact with humans and computers, facial expression recognition is necessary. Automated visual recognition systems are useful for …

    verfasst von:
    C. Thirumarai Selvi, R. S. Sankara Subramaninan, M. Aparna, V. M. Dhanushree, Deepak
    Erschienen in:
    Intelligent Computing for Sustainable Development (2024)
  14. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Rare Eye Diseases Automatic Classification: A Deep Learning Approach

    Two rare genetic eye disorders, known as Retinitis Pigmentosa (RP) and Stargardt Disease (STGD), both falling under the classification of Inherited Retinal Diseases (IRDs), have emerged as focal points of investigation in the pursuit of potential …

    verfasst von:
    Jacopo Vitale, Maria E. Pagnano, Margherita A. G.  Matarrese, Rosa Boccia, Paolo Melillo, Francesco Testa, Francesca Simonelli, Leandro Pecchia
    Erschienen in:
    9th European Medical and Biological Engineering Conference (2024)
  15. Open Access 14.05.2024 | Online First

    Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations

    In recent years, deep reinforcement learning has emerged as a technique to solve closed-loop flow control problems. Employing simulation-based environments in reinforcement learning enables a priori end-to-end optimization of the control system …

  16. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Visualization and Interpretation of Latent Space in Deep Learning

    Deep learning-based image classification represents a significant advancement in enabling computers to identify the content of images. This process involves a component known as the feature extractor, which extracts vital features from images …

    verfasst von:
    Mizuki Dai, Kenya Jin’no
    Erschienen in:
    Human Interface and the Management of Information (2024)
  17. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    NASDAQ Stock Value Prognosis—A Comparative Scrutiny Using Deep Learning and Machine Learning Models

    Predicting stock market trends is challenging due to the uncertainty and multiple factors that influence stock prices. This project uses deep learning and machine learning techniques to predict stock market trends. Based on stock market data from …

    verfasst von:
    Ananthalakshmi Gundu, Nuthanakanti Bhaskar, K. Srujan Raju, Avala Raji Reddy
    Erschienen in:
    Proceedings of 4th International Conference on Recent Trends in Machine Learning, IoT, Smart Cities and Applications (2024)
  18. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Deep Learning Based Object Detection on Gas Cylinders

    A system that can forecast how many LPG gas cylinders are being delivered on a truck is the goal of this research study. By using multiple gas cylinders, it would be simpler to keep track of the cylinders and help prevent the illegal sale of these …

    verfasst von:
    Shrey Shrivastava, Aryan Sahu, Hemraj Lamkuche
    Erschienen in:
    Artificial Intelligence and Economic Sustainability in the Era of Industrial Revolution 5.0 (2024)
  19. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Predicting Cryptocurrency Price Using Multiple Deep Learning Models

    The development of financial technology has led to the emergence of a brand-new kind of asset known as cryptocurrency. In general, several cryptocurrencies are present all around the world, but Bitcoin (BTC), Litecoin (LTC), and Ethereum (ETH) are …

    verfasst von:
    Poodi Venkata Vijaya Durga, Gudala Anusha
    Erschienen in:
    Accelerating Discoveries in Data Science and Artificial Intelligence I (2024)
  20. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Early Stage Detection of PCOS Using Deep Learning

    A medical illness known as polycystic ovary syndrome (PCOS) af fects hormones in women who are fertile. A delayed or nonexistent menstrual cycle is caused by hormonal imbalance. Women who have PCOS typically struggle with significant symptoms …

    verfasst von:
    K. V. Raghavender, T. Pranavi, G. Dharani, G. Sathwika, S. Tejaswi
    Erschienen in:
    Accelerating Discoveries in Data Science and Artificial Intelligence I (2024)

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