Meenatchi R (94 results)

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Taschenbuch. Condition: Neu. Distribution of food to poor people | Optimizing food resource allocation via Ensemble Integration: Gale-Shapely Algorithm meets Graph Neural Network | Meenatchi R. (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207649143 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condition: Neu. Distribution de nourriture aux personnes démunies | Optimisation de l'allocation des ressources alimentaires via l'intégration d'ensemble : L'algorithme de Gale-Shapely rencontre le réseau neuronal graphique. | Meenatchi R (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Französisch | 2024 | Editions Notre Savoir | EAN 9786207673797 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

Condition: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Französisch | Produktart: Bücher | Le sous-titrage d'images avec de l'audio est apparu comme une tâche difficile mais prometteuse dans le domaine de l'apprentissage profond. Cet article propose une nouvelle approche pour aborder cette tâche en intégrant les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour l'extraction des caractéristiques des images et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour l'analyse audio séquentielle. Plus précisément, nous nous appuyons sur des réseaux neuronaux convolutionnels pré-entraînés tels que VGG pour extraire les caractéristiques visuelles des images et nous employons des représentations de spectrogrammes couplées à des réseaux neuronaux récurrents tels que LSTM ou GRU pour traiter les entrées audio. Le modèle que nous proposons se base non seulement sur le contenu visuel des images, mais aussi sur les indices audio qui les accompagnent. Nous évaluons les performances de notre modèle sur des ensembles de données de référence et démontrons son efficacité à générer des légendes cohérentes et contextuellement pertinentes pour les images avec les entrées audio correspondantes. En outre, nous menons des études de tabulation pour analyser la contribution de chaque modalité à la performance globale du sous-titrage. Nos résultats montrent que la fusion des modalités visuelles et auditives améliore significativement la qualité du sous-titrage par rapport à l'utilisation isolée de l'une ou l'autre modalité.…

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Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Die Beschriftung von Bildern mit Audiodaten hat sich als anspruchsvolle, aber vielversprechende Aufgabe im Bereich des Deep Learning herausgestellt. Dieses Papier schl?gt einen neuartigen Ansatz zur Bew?ltigung dieser Aufgabe durch die Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) f?r Bild Feature-Extraktion und rekurrente neuronale Netze (RNNs) f?r sequentielle Audio-Analyse. Konkret nutzen wir vortrainierte CNNs wie VGG, um visuelle Merkmale aus Bildern zu extrahieren, und verwenden Spektrogrammdarstellungen in Verbindung mit RNNs wie LSTM oder GRU, um Audioeingaben zu verarbeiten. Das von uns vorgeschlagene Modell basiert nicht nur auf dem visuellen Inhalt, sondern auch auf den begleitenden Audiohinweisen. Wir evaluieren die Leistung unseres Modells anhand von Benchmark-Datens?tzen und demonstrieren seine Effektivit?t bei der Generierung koh?renter und kontextuell relevanter Bildunterschriften f?r Bilder mit entsprechenden Audioeingaben. Zus?tzlich f?hren wir Tabellierungsstudien durch, um den Beitrag jeder Modalit?t zur Gesamtleistung der Beschriftung zu analysieren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Fusion von visuellen und auditiven Modalit?ten die Qualit?t der Beschriftung im Vergleich zur isolierten Verwendung einer der beiden Modalit?ten deutlich verbessert. De Gewicht in Gramm: 113.…

Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Das Hauptaugenmerk dieses Projekts liegt auf der effizienten Zusammenf?hrung von Spendern ?bersch?ssiger Lebensmittel mit Empf?ngern in st?dtischen Gebieten. Das System beginnt mit der Erfassung von Daten auf einer Website, auf der Spender und Empf?nger ihre Lebensmittelpr?ferenzen angeben - vegetarisch oder nicht-vegetarisch. Anschlie?end wird der Gale-Shapley-Algorithmus verwendet, der f?r seine Stabilit?t in Matching-Szenarien bekannt ist, um Spender und Empf?nger zusammenzubringen. Um die Effizienz weiter zu steigern, sortiert das System Spender und Empf?nger nach der Menge der verf?gbaren Lebensmittel in jeder Kategorie (vegetarisch oder nicht-vegetarisch) und ber?cksichtigt das Verfallsdatum der gespendeten Lebensmittel. Der Abgleich erfolgt auf der Grundlage der k?rzesten Entfernung zwischen Spendern und Empf?ngern unter Verwendung von Standortdaten, die aus einem Graph Neural Network (GNN) gewonnen werden. Der Gale-Shapley-Algorithmus stellt sicher, dass jeder Spender mit einem Empf?nger in einer stabilen Weise zusammengebracht wird, bei der keine der Parteien eine andere Paarung bevorzugt. Durch die Einbeziehung des Gale-Shapley-Algorithmus und der GNN-basierten Standortdaten zielt dieses System darauf ab, die Verschwendung von Lebensmitteln zu minimieren und die Verteilung ?bersch?ssiger Lebensmittel an Bed?rftige zu verbessern, insbesondere in st?dtischen Gebieten, in denen dieses Problem besteht. De Gewicht in Gramm: 107.…

Taschenbuch. Condition: Neu. Distribuição de alimentos às pessoas pobres | Otimização da atribuição de recursos alimentares através da integração de conjuntos: O Algoritmo de Gale-Shapely encontra a Rede Neural de Grafos. | Meenatchi R (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2024 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786207673810 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condition: Neu. Distribuzione di cibo ai poveri | Ottimizzazione dell'allocazione delle risorse alimentari tramite integrazione di ensemble: L'algoritmo di Gale-Shapely incontra la Rete Neurale Grafica. | Meenatchi R (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786207673834 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condition: Neu. Verteilung von Lebensmitteln an arme Menschen | Optimierung der Zuteilung von Nahrungsmittelressourcen durch Ensemble-Integration: Gale-Shapely Algorithmus trifft auf Graph Neural Network. | Meenatchi R (u. a.) | Taschenbuch | 60 S. | Deutsch | 2024 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786207673780 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Condition: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher | Die Beschriftung von Bildern mit Audiodaten hat sich als anspruchsvolle, aber vielversprechende Aufgabe im Bereich des Deep Learning herausgestellt. Dieses Papier schlägt einen neuartigen Ansatz zur Bewältigung dieser Aufgabe durch die Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bild Feature-Extraktion und rekurrente neuronale Netze (RNNs) für sequentielle Audio-Analyse. Konkret nutzen wir vortrainierte CNNs wie VGG, um visuelle Merkmale aus Bildern zu extrahieren, und verwenden Spektrogrammdarstellungen in Verbindung mit RNNs wie LSTM oder GRU, um Audioeingaben zu verarbeiten. Das von uns vorgeschlagene Modell basiert nicht nur auf dem visuellen Inhalt, sondern auch auf den begleitenden Audiohinweisen. Wir evaluieren die Leistung unseres Modells anhand von Benchmark-Datensätzen und demonstrieren seine Effektivität bei der Generierung kohärenter und kontextuell relevanter Bildunterschriften für Bilder mit entsprechenden Audioeingaben. Zusätzlich führen wir Tabellierungsstudien durch, um den Beitrag jeder Modalität zur Gesamtleistung der Beschriftung zu analysieren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Fusion von visuellen und auditiven Modalitäten die Qualität der Beschriftung im Vergleich zur isolierten Verwendung einer der beiden Modalitäten deutlich verbessert.…

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