Tag: Deep

Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning haben die Art und Weise radikal verändert, wie visuelle Daten verarbeitet und analysiert werden. Technologien wie selbstfahrende Autos und die medizinische Bildanalyse transformieren Branchen, wobei viele Anwendungen in der Bildverarbeitung und Maschinenvision enorm von ...

Die COVID-19-Pandemie hat unser Leben grundlegend verändert und globale Gesundheitssysteme gestört. Die Nachfrage nach medizinischen Dienstleistungen steigt trotz anhaltender Bewegungs- und Kontaktbeschränkungen. Dies wird durch Fehlinformationen im Zusammenhang mit COVID-19 im Internet und in sozialen Medien weiter erschwert, was die ...

Die aktuelle Entwicklung im Bereich Deep Learning in Machine Vision wird durch die Notwendigkeit angetrieben, die Infrastruktur von Deep Learning in Machine Vision effizient zu verwalten und zu warten, während steigende Anforderungen erfüllt werden müssen. Dies führt zu einem wachsenden ...

Deep Learning wird zunehmend zu einem unverzichtbaren Element in Lösungen für maschinelles Sehen. Seine Anwendung erweist sich als besonders nützlich zur Identifizierung von Objekten und Merkmalen in Bildern. Es ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und basiert auf neuronalen Netzen. ...

Deep Learning hat das Potenzial, Bereiche wie Medizin und Cybersicherheit zu revolutionieren und macht bereits einen Einfluss spürbar. Von personalisierten Empfehlungen auf E-Commerce-Plattformen bis hin zur Schaffung neuer künstlerischer Stile transformiert Deep Learning unseren Alltag. Erfahren Sie, wie dieses leistungsstarke ...

Das exponentiell steigende Wachstum in der Plastikproduktion und der weltweiten Nachfrage hat das Augenmerk auf das Missmanagement von anthropogenem Abfall und die Auswirkungen der Abfallakkumulation auf die Umwelt gelenkt. Insbesondere die Meeresverschmutzung durch Mikroplastikpartikel hat das Interesse der Forscher auf ...

Mit dem Aufkommen des Deep Learnings hat sich die Welt verändert. Deep Learning wird aufgrund seiner Leistung und einfachen Bedienbarkeit immer beliebter, so dass es von jedermann genutzt werden kann. Dies hat zu einem explosionsartigen Anstieg der Verbreitung geführt. Unternehmen, ...

Der RMSF-Netzwerkansatz wurde entwickelt, um Proteinbewegungen anhand von Kryo-Elektronenmikroskopie (Kryo-EM)-Karten zu analysieren. Das Hauptziel dieser Methode ist es, die RMSF (Root Mean Square Fluctuation) lokaler Strukturen innerhalb von Proteinen vorherzusagen. RMSF ist eine weit verbreitete Maßzahl zur Beurteilung der Flexibilität ...

Deep Learning hat in der wissenschaftlichen Berechnung massive Beliebtheit erlangt, und seine Algorithmen werden von Industrien, die komplexe Probleme lösen, weit verbreitet eingesetzt. Alle Deep-Learning-Algorithmen verwenden verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, um spezifische Aufgaben auszuführen. Dieses Tutorial untersucht wesentliche künstliche ...

Die Nachfrage nach Deep Learning ist im Laufe der Jahre gestiegen, und die Anwendungen werden in jedem Geschäftsbereich eingesetzt. Unternehmen sind jetzt auf der Suche nach qualifizierten Fachleuten, die Deep Learning- und Machine-Learning-Techniken einsetzen können, um Modelle zu entwickeln, die ...