المؤلفون: Singh, Aditya

المساهمون: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

مرشدي الرسالة: Puig Valls, Domènec Savi, Nandi, Gora Chand

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge profund, Robòtica, Cartografia, Aprendizaje Profundo, Deep Learning, Robotics, Mapping, Enginyeria i arquitectura

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/690574Test

المؤلفون: Masoumian, Armin

المساهمون: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

مرشدي الرسالة: Puig Valls, Domènec Savi, Cristiano Rodríguez, Julián Efrén, Abdellatif Fatahallah Ibrahim Mahmoud, Hatem

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge Profund, Visió per Computador, Estimació de la Profunditat, Aprendizaje Profundo, Visión por Computador, Estimación de la Profundidad, Deep Learning, Computer Vision, Depth Estimation, Ciències

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/690512Test

المؤلفون: Mazher, Moona

المساهمون: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

مرشدي الرسالة: Puig Valls, Domènec Savi, Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge profund, Segmentació del tumor cerebral, Anàlisi de pronòstic, Aprendizaje profundo, Segmentación de tumores cerebrales, Análisis de pronóstico, Deep Learning, Brain Tumor Segmentation, Prognosis Analysis, Enginyeria i arquitectura

الوقت: 621.3

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/689899Test

المؤلفون: Yadav, Gaurav Kumar

المساهمون: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

مرشدي الرسالة: Ferré Grau, Carme, Burjales Marti, Maria Dolors

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge profund, Aprenentatge automàtic, Discapacitat intellectual, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Discapacidad intelectual, Deep Learning, Machine Learning, Intellectual Disability, Enginyeria i arquitectura

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/689409Test

المؤلفون: Vitiugin, Fedor

المساهمون: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

مرشدي الرسالة: Castillo, Carlos

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Social media, Crisis informatics, Natural language processing, Data science, Deep learning, Machine learning, Network science, Information retrieval, Redes sociales, Informática de crisis, Procesamiento del lenguaje natural, Ciencia de datos, Aprendizaje profundo, Aprendizaje automático, Ciencia de redes, Recuperación de información

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/689218Test

المؤلفون: Llorella Costa, Fabio Ricardo

المساهمون: University/Department: Universitat de Girona. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística (2013-)

مرشدي الرسالة: Patow, Gustavo

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Imaginació visual, Imaginación visual, Visual imagery, Interfícies cervell-màquina, Interfaces cerebro-máquina, Brain-computer interfaces, Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Xarxes neuronals convolucionals, Redes neuronales convolucionales, Convolutional neural networks, Senyals EEG, Señales EEG, EEG signals

الوقت: 616.8

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/688911Test

المؤلفون: Yauri Vidalón, José Elías

مرشدي الرسالة: Hernàndez i Sabaté, Aura, Gil Resina, Debora

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Fusió canals d'EEG, Fusión canales EEG, EEG channel fusion, Estats cognitius, Estados cognitivos, Cognitive states, Tecnologies

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/690726Test

المؤلفون: Abdulwahab, Saddam

المساهمون: University/Department: Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

مرشدي الرسالة: Puig Valls, Domènec Savi, Abdellatif Fatahallah Ibrahim Mahmoud, Hatem

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge profund, Visió per ordinador, Imatges de profunditat, Aprendizaje profundo, Visión por computador, Imágenes de profundidad, Deep Learning, Computer Vision, Depth Images, Enginyeria i Arquitectura

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/688601Test

المؤلفون: Clèrigues Garcia, Albert

المساهمون: University/Department: Universitat de Girona. Departament d'Arquitectura i Tecnologia de Computadors, University/Department: Universitat de Girona. Institut de Recerca en Visió per Computador i Robòtica

مرشدي الرسالة: Lladó Bardera, Xavier, Oliver i Malagelada, Arnau, Valverde Valverde, Sergi

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Aprenentatge profund, Aprendizaje profundo, Deep learning, Lesions cerebrals, Lesiones cerebrales, Brain lesions, Atròfia cerebral, Atrofia cerebral, Cerebral atrophy, Imatges per ressonància magnètica, Imágenes por resonancia magnética, Magnetic resonance imaging, Ressonància magnètica cerebral, Resonancia magnética cerebral, Brain MRI, Xarxes neuronals convolucionals, Redes neuronales convolucionales, Convolutional neural networks, Segmentació de teixits, Segmentación de tejidos, Tissue segmentation

الوقت: 616.8

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/688369Test

المؤلفون: Ramires, António

المساهمون: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

مرشدي الرسالة: Serra, Xavier, Font Corbera, Frederic

المصدر: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

مصطلحات موضوعية: Electronic music production, Instrument classification, Percussive sound generation, Music information retrieval, Deep learning, Deep generative models, Producción de música electrónica, Clasificación de instrumentos, Generación de sonidos percusivos, Recuperación de la información musical, Aprendizaje profundo, Modelos generativos profundos

وصف الملف: application/pdf

الوصول الحر: http://hdl.handle.net/10803/687697Test