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COBRA-GCN: Contrastive Learning to Optimize Binary Representation Analysis with Graph Convolutional Networks
NTIS | 2022Schlagwörter: Convolutional neural networks, Neural networks, Recurrent neural networks -
Developing and Signaling Trust in Synthetic Autonomous Agents (SAAs)
NTIS | 2019|Schlagwörter: Neural networks, Artificial neural networks -
Predicting Melt Properties Using Atomistic Simulations With A Highly Accurate Physically Informed Neural Network Interatomic Potential
NTIS | 2023|Schlagwörter: Artificial neural networks -
Artificial Neural Networks to Predict Cognitive Impairment of Rodents Subjected to Space Radiation
NTIS | 2022|Schlagwörter: Artificial neural networks -
Neural networks : computational models and applications
TIBKAT | 2007|Schlagwörter: Neural networks (Computer science) -
Edge Intelligence based Hand Gestures Recognition using Wearable Multimodal
NTIS | 2022|Schlagwörter: Convolutional neural networks, Neural networks, Recurrent neural networks -
The handbook of brain theory and neural networks
TIBKAT | 2003|Schlagwörter: Neural networks (Computer science), Neural networks (Neurobiology) -
Change Detection Of Marine Environments Using Machine Learning
NTIS | 2020|Schlagwörter: Neural networks, Convolutional neural networks -
Complex-valued neural networks with multi-valued neurons
TIBKAT | 2011|Schlagwörter: Neural networks (Computer science) -
Deep vs. shallow networks : An approximation theory perspective
Freier ZugriffDSpace@MIT | 2016|Schlagwörter: Deep Convolutional Neural Networks
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Im FID move kann nach fachspezifischer Literatur, Forschungsdaten und weitere Informationen aus der Mobilitäts- und Verkehrsforschung gesucht werden.
Der Open Research Knowledge Graph liefert strukturiert beschriebene Forschungsinhalte und macht diese vergleichbar.
Frei zugänglicher Ausschnitt der Verbunddatenbank K10plus des GBV und des SWB mit für die Fernleihe und Direktlieferdienste relevanten Materialien.