Deep Robotics’ Roboterhund hat vielleicht nicht wie der X20 fünf Finger, aber er ist in der Lage, an einem Sprungwettbewerb mit seinen Kollegen teilzunehmen, bevor er zum Lebensmittelgeschäft geht. Wenn er nicht tägliche Aufgaben erledigt, kann der Roboter dennoch leicht ...
In diesem Artikel wird die Bedeutung präziser Niederschlagsvorhersagen betont, die für die Erhaltung des Wasserzyklus und der Ökosysteme unerlässlich sind. Der Artikel behandelt die Verwendung von 12.852 Datenpunkten aus globalen Wetterdaten für die Vorhersage von Niederschlag in drei indonesischen Städten. ...
In diesem Abschnitt stellen wir weitere Details zum DMRG-ähnlichen Trainingsalgorithmus für mehrschichtige TNN-Modelle vor. Der Algorithmus ist vielseitig einsetzbar und eignet sich für verschiedene Modelle von Regression bis hin zu Klassifikation. Die Grafiken in den Abbildungen 7, 8 und 9 ...
Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Methoden, von denen Deep Learning vielleicht die bekannteste ist. Deep Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz-Technologie und bezieht sich auf die gestuften und hierarchischen Algorithmen zur Schulung von KI. Die Anwendungen von Deep Learning sind ...
“Deep learning gibt es schon seit einiger Zeit, aber die meisten von uns haben nie ein auf Deep Learning basierendes Tool verwendet, bis die Veröffentlichung von OpenAI’s ChatGPT Ende 2022. Wie seine Vorgänger DALL-E, Google’s Imagen und PaLM, Stable Diffusion ...
Die Hyperparameter-Suche für das Optimieren des Modelldesigns wird durch den Hyperparameter-Raum definiert, welcher in Tabelle 1 aufgelistet ist. Das Modell, das von GenomeNet-Architect konstruiert wird, besteht aus einer Abfolge von Faltungsschichten, die in Blöcke unterteilt sind. Die Anzahl der Blöcke und ...
Diese Einzelzentrum- und prospektive Studie wurde vom 11. September 2019 bis zum 31. August 2021 am Sacré-Cœur-Krankenhaus in Chuncheon, Südkorea, durchgeführt. Die Studie wurde von der Institutsprüfungsbehörde des Chuncheon Sacred Heart Hospital genehmigt. Alle Studienverfahren wurden gemäß relevanten Richtlinien und ...
Deep Neural Networks haben gezeigt, dass sie genaue molekulare Strukturen aus Deskriptoren für viele molekulare Systeme vorhersagen können. Die DiG-Methode zielt darauf ab, nicht nur die wahrscheinlichste Struktur vorherzusagen, sondern auch verschiedene Strukturen mit Wahrscheinlichkeiten gemäß der Gleichgewichtsverteilung. Um diese ...
Um die genaue Überlappung zwischen SARIFA als histopathologischem Biomarker von humanen Ursprungs und TAF als DL-basiertes Bildmerkmal in kolorektalen Krebsproben zu bewerten, wurden 175 TAF-Flecken visuell überprüft. In TAF-Flecken, die den Schwerpunkten am nächsten waren, gab es eine 100%ige Überlappung; ...
In der heutigen Welt sind die Beziehungen zwischen Angebot und Nachfrage von elektrischer Energie und den Schwankungen der Marktpreise zu Schlüsselfragen im Bereich der globalen Energie geworden. Strom direkt beeinflusst die Entwicklung des Landes, die industrielle Produktion und das Leben ...