"XElemNet: Ein Durchbruch in der erklärbaren KI für die Materialwissenschaften" Die Zukunft der Materialwissenschaften: XElemNet und erklärbare Künstliche Intelligenz In den letzten Jahren hat sich die Technologie des Deep Learning in zahlreichen Bereichen rasant entwickelt, und auch die Materialwissenschaften bleiben ...
Analyse der Stabilität von Verbindungen: Interpretationen mithilfe des ElemNet-Modells Deep Learning in der Materialwissenschaft: Die Anwendung des ElemNet-Modells auf das OQMD-JARVIS-Datenset In der Welt der Materialwissenschaft hat sich die Nutzung von Deep Learning zu einem entscheidenden Werkzeug für die Analyse ...
Innovative Systemarchitektur: Das DFFCV-FDC Verfahren zur Sturzerkennung через tiefes Lernen Die Systemarchitektur der DFFCV-FDC Methode zur Sturzdetektion In der heutigen Welt, in der Technologie und Gesundheitsüberwachung zunehmend Hand in Hand gehen, ist die Entwicklung effektiver Methoden zur Sturzdetektion von entscheidender ...
In einer kürzlich in der Zeitschrift Nature Medicine veröffentlichten Studie analysierten Forscher mithilfe von Deep Learning den Einfluss geografischer, soziodemografischer, sozioökonomischer, neurodegenerativer und geschlechtsspezifischer Vielfalt auf die Gehirnalterungslücken in 15 Ländern. Sie fanden heraus, dass strukturelle sozioökonomische Ungleichheit, Umweltverschmutzung und ...
Die vorliegende Zusammenfassung befasst sich mit verschiedenen wissenschaftlichen Artikeln, die die Madden-Julian-Oszillation in der Troposphäre des Pazifiks untersuchen. Madden und Julian beschreiben in ihren Artikeln aus den Jahren 1971 und 1972 eine Oszillation in den zonalen Winden der Tropen mit ...
TranSiGen ist ein VAE-basiertes Modell, das gleichzeitig drei Verteilungen erlernt: Basalprofile ohne Störung, Störungsprofile und die zugehörigen Zuordnungen zwischen ihnen. Es verwendet eine selbst-überwachte Repräsentationslernstrategie, um Rauscheffekte in den transkriptionellen Profilen zu mindern und das Signal der Störung aufzudecken. Die ...
Um unseren Ansatz zu demonstrieren, wählten wir eine katalytische Transformation von hoher praktischer Nützlichkeit aus, nämlich die Buchwald-Hartwig-Kreuzkupplung. Der Reaktionsraum umfasst alle möglichen Kombinationen von 15 Arylhalogeniden, 4 Liganden, 3 Basen und 23 Additiven. Das Datenset besteht aus insgesamt 3.955 ...
Deep learning modelle, die beispielsweise in der medizinischen Bildgebung zur Erkennung von Krankheiten oder Anomalien eingesetzt werden, müssen mit einer großen Menge an Daten trainiert werden. Oft steht jedoch nicht genügend Daten zur Verfügung, um diese Modelle zu trainieren, oder ...
Das Training großer Deep-Learning-Modelle auf breiten Datensätzen wird aufgrund der exponentiell steigenden Modellgrößen und Datensatzgrößen im Deep Learning immer ressourcen- und umweltintensiver. Eine potenziell bahnbrechende Herangehensweise sind die Techniken zur Fusion von Deep-Modellen, die die Erkenntnisse mehrerer Modelle kombinieren, ohne ...
Die seismische Bildgebung zielt darauf ab, Untergrundstrukturen basierend auf beobachteten seismischen Daten abzuleiten. Dies kann durch die Lösung inverser Probleme erreicht werden. Die Reverse Time Migration (RTM) ist eine Bildgebungstechnik, die auf der Wellengleichung basiert und die Kreuzkorrelation der vorwärts ...