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Physics-based synthetic data model for automated segmentation in catalysis microscopy

• Authors : Vuijk Maurits; Ducci Gianmarco; Sandoval Luis

Subjects: computer vision synthetic data esem; Microbiology; QR1-502

• Source: BIO Web of Conferences, Vol 129, p 10009 (2024)

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Synthetic data generation and Mask-RCNN for Transmission Electron Microscope Image Segmentation

• Authors : Da Silva De Sa Natalia; Stewart Andrew

Subjects: ml; instance segmentation; synthetic data

• Source: BIO Web of Conferences, Vol 129, p 10011 (2024)

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Deep learning models for crack segmentation in 3d images of concrete trained on semi-synthetic data

• Authors : Anna Nowacka; Christian Jung; Katja Schladitz

Subjects: Technology

• Source: e-Journal of Nondestructive Testing, Vol 29, Iss 3 (2024)

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Inversion of velocity parameters in multilayered elliptical anisotropy medium - synthetic data example

• Authors : Gierlach Bartosz; Danek Tomasz

Subjects: Seismic method; Ray tracing; Inversion

• Source: E3S Web of Conferences, Vol 66, p 01017 (2018)

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Evaluation of multisite synthetic data generated by spatial weather generator and long climate data series

• Authors : Kuchar Leszek; Iwanski Slawomir

Subjects: Environmental sciences; GE1-350

• Source: E3S Web of Conferences, Vol 44, p 00083 (2018)

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River Flow Prediction for Future Climate Using Long Series of Multi-Site Synthetic Data and MIKE SHE Model

• Authors : Kuchar Leszek; Iwanski Slawomir; Jelonek Leszek

Subjects: Environmental sciences; GE1-350

• Source: E3S Web of Conferences, Vol 17, p 00046 (2017)

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PyGraft: un outil Python pour la génération de schémas et graphes de connaissance synthétiques

• Authors : Hubert, Nicolas; Monnin, Pierre; D’aquin, Mathieu ...

Subjects: schema; semantic Web; synthetic data generatorLa Rochelle; France

• Source: 35es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2024) @ Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA 2024)https://inria.hal.science/hal-0458985535es Journées francophones

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Génération de données synthétiques de marche : application au cas de patients atteints de sclérose en plaques

• Authors : Le Gall, Klervi; Bellanger, Lise; Stamm, Aymeric ...

Subjects: Functional Principal Component Analysis; Unit Quaternion Time Series; Walking

• Source: Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle (CNIA) ; https://hal.science/hal-04382608 ; Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle (CNIA), Association Française pour l'Intelligence

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Deep neural networks for object classification in infrared imagery : contribution of learning from synthetic data and anomaly detection ; Réseaux de neurones profonds pour la classification d’objets en imagerie infrarouge : apports de l’apprentissage à partir de données synthétiques et de la détection d’anomalies

• Authors : Acremont, Antoine d';

Subjects: Deep learning; Infrared; Domain transfer

• Source: https://theses.hal.science/tel-03370137 ; Réseau de neurones [cs.NE]. ENSTA Bretagne - École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne, 2020. Français. ⟨NNT : 2020ENTA0006⟩.

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Réseaux de neurones profonds pour la classification d’objets en imagerie infrarouge : apports de l’apprentissage à partir de données synthétiques et de la détection d’anomalies ; Deep neural networks for object classification in infrared imagery : contribution of learning from synthetic data and anomaly detection

• Authors : Acremont, Antoine d';

Subjects: Apprentissage profond; Infrarouge; Transfert de domaine

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