بدائل البحث:
processing algorithm » modeling algorithm (توسيع البحث), routing algorithm (توسيع البحث), tracking algorithm (توسيع البحث)
query processing » pre processing (توسيع البحث)
coding algorithm » cosine algorithm (توسيع البحث), modeling algorithm (توسيع البحث), finding algorithm (توسيع البحث)
data algorithm » data algorithms (توسيع البحث), update algorithm (توسيع البحث), atlas algorithm (توسيع البحث)
element data » settlement data (توسيع البحث), relevant data (توسيع البحث), movement data (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 448 نتيجة بحث عن '(( element data algorithm ) OR ((( query processing algorithm ) OR ( neural coding algorithm ))))', وقت الاستعلام: 0.45s تنقيح النتائج
  1. 1
    Dataset for Fine-Tuning Code Generation Models: Kannada-English Algorithmic Statements and Python Code

    Dataset for Fine-Tuning Code Generation Models: Kannada-English Algorithmic Statements and Python Code حسب Goutami Sooda (20714729)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    Folder with all data and algorithms

    Folder with all data and algorithms حسب Jorge Servert Lerdo de Tejada (22290001)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    Cell-TRACTR detects cells in the first frame at time t 0. Object queries predicted to be a “cell” are converted to track queries. For Track Group Denoising (TGD), random noise is added to the track queries to get noised track queries. For Query Denoising (QD), random noise is added to the ground truth bounding boxes to generate noised track queries. All queries are processed together by the decoder. Attention masks are used to prevent information leakage between the object and track queries, the noised track queries generated from TGD, and the noised track queries generated from QD. The gray boxes indicate information being blocked between sets of queries while colored boxes indicate the flow of information.

    Cell-TRACTR detects cells in the first frame at time t 0. Object queries predicted to be a “cell” are converted to track queries. For Track Group Denoising (TGD), random noise is a... حسب Owen M. O’Connor (11965460)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 4
    City driving speed query results.

    City driving speed query results. حسب Meilin Zhu (688698)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    Cells are initially detected in frame t<sub>0</sub> and then tracked to frame t<sub>1</sub>. Object queries are processed in the first layer of the decoder for object detection. In the subsequent decoder layers, track queries are concatenated with the object queries to perform tracking.

    Cells are initially detected in frame t<sub>0</sub> and then tracked to frame t<sub>1</sub>. Object queries are processed in the first layer of the decoder for object detection. In... حسب Owen M. O’Connor (11965460)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 6
    Data and code resources.

    Data and code resources. حسب Sam Hall-McMaster (10343795)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 7
    Number of tweets collected per query and type.

    Number of tweets collected per query and type. حسب Sylvia Iasulaitis (8301189)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 8
    Example illustrating how object and track queries interact using an attention map processed by Cell-TRACTR across two subsequent frames. The schematic displays the actual output alongside the output the from top matching object queries. Extracted from the self-attention mechanism in the decoder, the attention map highlights the strength of interactions among the queries. Lighter colors indicate stronger interactions. The track queries tend to focus on themselves, while the object queries attend to the track query that corresponds most closely in location.

    Example illustrating how object and track queries interact using an attention map processed by Cell-TRACTR across two subsequent frames. The schematic displays the actual output al... حسب Owen M. O’Connor (11965460)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 9
    Performance of ENQUIRE’s gene normalization algorithm.

    Performance of ENQUIRE’s gene normalization algorithm. حسب Luca Musella (19986312)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 10
    The parameter setting of the evolutionary neural network.

    The parameter setting of the evolutionary neural network. حسب Wenbing Shi (5806160)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 11
    The genome coding scheme.

    The genome coding scheme. حسب Wenbing Shi (5806160)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 12
    Example of a knowledge query.

    Example of a knowledge query. حسب Bei Li (90587)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    The optimal number of clusters identified using the GMM clustering algorithm.

    The optimal number of clusters identified using the GMM clustering algorithm. حسب Dinh K. Tang (20469082)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 14
    Optimal number of clusters identified using the GMM clustering algorithm.

    Optimal number of clusters identified using the GMM clustering algorithm. حسب Dinh K. Tang (20469082)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 15
    Elements: Kingfisher: Storage Management for Data Federations (CSSI PI Meeting 2025)

    Elements: Kingfisher: Storage Management for Data Federations (CSSI PI Meeting 2025) حسب Brian Bockelman (5128082)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    Impact of multiunit merging on neural information encoding.

    Impact of multiunit merging on neural information encoding. حسب Daniel Suárez-Barrera (22676654)

    منشور في 2025
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 17
    Codes for "<b>A coherent power-load optimization algorithm for wind-farm-level yaw control considering wake effects via deep neural network</b>"

    Codes for "<b>A coherent power-load optimization algorithm for wind-farm-level yaw control considering wake effects via deep neural network</b>" حسب Yize Wang (19535173)

    منشور في 2024
    "…<p dir="ltr">Codes for "<b>A coherent power-load optimization algorithm for wind-farm-level yaw control considering wake effects via deep neural network</b>"</p>…"
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 18
    code_4

    code_4 حسب Olga Ovtsarenko (20432033)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 19
    The genetic algorithm.

    The genetic algorithm. حسب Viktoria Zemliak (19500335)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    Risk element category diagram.

    Risk element category diagram. حسب Yao Hu (3479972)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: