Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Qian, B." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Characterization of serum adiponectin and leptin in healthy perinatal dairy cows or cows with ketosis, and their effectson ketosis involved indices
Autorzy:
Shen, L.
Qian, B.
Xiao, J.
Zhu, Y.
Hussain, S.
Deng, J.
Peng, G.
Zuo, Z.
Zou, L.
Yu, S.
Ma, X.
Zhong, Z.
Ren, Z.
Wang, Y.
Liu, H.
Zhou, Z.
Cai, D.
Hu, Y.
Zong, X.
Cao, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2087289.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
adiponectin
dairy cows
ketosis
leptin
perinatal period
Źródło:
Polish Journal of Veterinary Sciences; 2020, 23, 3; 373-381
1505-1773
Pojawia się w:
Polish Journal of Veterinary Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teaching Machines on Snoring : A Benchmark on Computer Audition for Snore Sound Excitation Localisation
Autorzy:
Qian, K.
Janott, C.
Zhang, Z.
Deng, J.
Baird, A.
Heiser, C.
Hohenhorst, W.
Herzog, M.
Hemmert, W.
Schuller, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177964.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
snore sound
obstructive sleep apnea
acoustic features
machine learning
Opis:
This paper proposes a comprehensive study on machine listening for localisation of snore sound excitation. Here we investigate the effects of varied frame sizes, and overlap of the analysed audio chunk for extracting low-level descriptors. In addition, we explore the performance of each kind of feature when it is fed into varied classifier models, including support vector machines, k-nearest neighbours, linear discriminant analysis, random forests, extreme learning machines, kernel-based extreme learning machines, multilayer perceptrons, and deep neural networks. Experimental results demonstrate that, wavelet packet transform energy can outperform most other features. A deep neural network trained with subband Energy ratios reaches the highest performance achieving an unweighted average recall of 72.8% from four types for snoring.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2018, 43, 3; 465-475
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies