In dieser Studie haben wir uns zum Ziel gesetzt, ein Deep-Learning-Framework bereitzustellen, um diagnostische Aufgaben bei Pilzkeratitis wie menschliche Experten durchzuführen. Unser Framework ist also nicht nur darauf ausgelegt, FK-Infektionen in einem einzigen Bild zu erkennen, sondern kann auch diagnostische ...
Diese retrospektive Studie erhielt die Genehmigung des Institutional Review Board der Kyonggi University (KGU-20230216-HR-098). Alle Methoden folgten den ethischen Prinzipien der Deklaration von Helsinki. Die in dieser Studie verwendeten Daten wurden anonymisiert, um die persönlichen Informationen der Patienten zu schützen. ...
Die StrainNet-Architektur umfasst ein tiefes neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, die Beziehung zwischen zwei Ultraschallbildern \(I_t\) und \(I_{t+1}\) sowie die Sehnenbeanspruchung bei Frame t, \(\epsilon _{xx}^{(t)}\), \(\epsilon _{xy}^{(t)}\), \(\epsilon _{yy}^{(t)}\), vorherzusagen. StrainNet besteht aus zwei Stufen, wobei die erste ...
Dieser Abschnitt präsentiert eine Analyse der Ergebnisse, die mit der vorgeschlagenen Methode für HOSBOT und TIAGo in einer simulierten Krankenhausumgebung erzielt wurden. Beispielsweise zeigt Figur 5 repräsentativ die Trajektorien von HOSBOT während der Durchführung der vorgeschlagenen Tests bei Geschwindigkeit \(v_0\). ...
In dem vorliegenden Forschungsbereich werden verschiedene datengetriebene Ansätze zur Vorhersage mechanischer Eigenschaften von Baustoffen und Bauprojekten untersucht. Eine Studie von Hayat, Hussain und Afridi (2019) beschäftigt sich mit der Bestimmung von Temperaturvariationen in frischem Heißasphalt (HMA) und den entsprechenden Verdichtungstemperaturen. ...
Deep Learning ist ein spezifischer Zweig des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet, um Wissen aus umfangreichen Datensätzen zu erlangen und komplexe Operationen auszuführen. Künstliche neuronale Netze sind Rechenmodelle, die sich von der Struktur und Funktionalität echter Neuronen ...
Dieser Abschnitt befasst sich mit verschiedenen Verteidigungsmechanismen zur Erkennung von DDoS-Angriffen und betont die Bedeutung statistischer, maschineller Lern-, Deep-Learning- und Blockchain-Ansätze. Die Literaturübersicht zu Techniken zur Erkennung und Abwehr von DDoS-Angriffen folgt den in der Einleitung aufgeführten methodischen Ansätzen und ...
Viele Probleme in der Physik haben Raumzeitdynamik, bei der abhängige Variablen als Funktion sowohl der räumlichen als auch der zeitlichen Koordinaten variieren. In dieser Arbeit betrachten wir eine Zustandsraum-Dichte \(\rho (\textbf{x},t)\) eines hochdimensionalen dynamischen Systems (\(\textbf{x}\in \mathbb {R}^n\)), das sich ...
Diese Studie nutzt Echtzeit-Videoaufnahmen aus einer laufenden, prospektiven, beobachtenden vier-Nächte-Schlafapnoe-Studie zu Hause (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT05376475) und kontrollierten Videoaufnahmen aus einer zuvor veröffentlichten querschnittlichen In-Home-Simulationstudie, die öffentlich zugänglich ist und online verfügbar ist. Die Studie verwendet kein Kernergebnis-Set für das Design. ...
Der Artikel “Bioprinting: Ein Überblick über Prozesse, Materialien und Anwendungen” von Yilmaz et al. (2021) bietet einen umfassenden Einblick in den Bereich des Bioprintings. Andere Studien wie die von Sun et al. (2020) und Isaacson et al. (2018) beschäftigen sich ...