「eess.SP」カテゴリーアーカイブ

RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection

投稿日: 2023年10月4日 作成者: jarxiv

要約 速度と精度のバランスに優れた最先端のYOLOフレームワークは、物体検出のた … 続きを読む →

カテゴリー: 62P10, 68T07, 68T10, cs.CV, eess.SP, I.4.6, stat.AP, stat.ML | RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection はコメントを受け付けていません

Bayesian Heuristics for Robust Spatial Perception

投稿日: 2023年10月3日 作成者: jarxiv

要約 空間認識は、ロボット工学やコンピューター ビジョンなどのいくつかのマシン … 続きを読む →

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LDPC codes: tracking non-stationary channel noise using sequential variational Bayesian estimates

投稿日: 2023年10月3日 作成者: jarxiv

要約 確率的グラフィカル モデルを使用して、LDPC コードの非定常信号対雑音比 … 続きを読む →

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Compressor-Based Classification for Atrial Fibrillation Detection

投稿日: 2023年10月3日 作成者: jarxiv

要約 心房細動 (AF) は、公衆衛生に重大な影響を及ぼす最も一般的な不整脈の … 続きを読む →

カテゴリー: 00, 68T10, 68T99, 92C55, cs.LG, eess.SP, G.3 | Compressor-Based Classification for Atrial Fibrillation Detection はコメントを受け付けていません

Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning

投稿日: 2023年10月3日 作成者: jarxiv

要約 光電容積脈波計 (PPG) は、光を使用して血液量の変化を測定することを指 … 続きを読む →

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HUST bearing: a practical dataset for ball bearing fault diagnosis

投稿日: 2023年10月3日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、さまざまなボール ベアリングに関する大規模な振動データ セッ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, eess.SP | HUST bearing: a practical dataset for ball bearing fault diagnosis はコメントを受け付けていません

Short-length SSVEP data extension by a novel generative adversarial networks based framework

投稿日: 2023年10月3日 作成者: jarxiv

要約 定常状態視覚誘発電位 (SSVEP) ベースのブレイン コンピューター イ … 続きを読む →

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A Graph Reconstruction by Dynamic Signal Coefficient for Fault Classification

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 回転機械の強いノイズの下で故障を特定する性能を向上させるために、本論文では … 続きを読む →

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Learning Large-Scale MTP$_2$ Gaussian Graphical Models via Bridge-Block Decomposition

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、次数 2 ($\text{MTP}_2$) の完全に正の多変 … 続きを読む →

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Learning Large-Scale MTP$_2$ Gaussian Graphical Models via Bridge-Block Decomposition

投稿日: 2023年9月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、次数 2 ($\text{MTP}_2$) の完全に正の多変 … 続きを読む →

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