Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Markiewicz, T. G." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
An Energy Efficient QAM Modulation with Multidimensional Signal Constellation
Autorzy:
Markiewicz, T. G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/227049.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
communication system
QAM modulation
lattice
multidimensional constellations
Opis:
Packing constellations points in higher dimensions, the concept of multidimensional modulation exploits the idea drawn from geometry for searching dense sphere packings in a given dimension, utilising it to minimise the average energy of the underlying constellations. The following work analyses the impact of spherical shaping of the constellations bound instead of the traditional, hyper-cubical bound. Balanced constellation schemes are obtained with the N-dimensional simplex merging algorithm. The performance of constellations of dimensions 2, 4 and 6 is compared to the performance of QAM modulations of equivalent throughputs in the sense of bits transmitted per complex (twodimensional) symbols. The considered constellations give an approximately 0.7 dB to 1 dB gain in terms of BER over a standard QAM modulation.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2016, 62, 2; 159-165
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deep learning for damaged tissue detection and segmentation in Ki-67 brain tumor specimens based on the U-net model
Autorzy:
Swiderska-Chadaj, Z.
Markiewicz, T.
Gallego, J.
Bueno, G.
Grala, B.
Lorent, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/202412.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
damaged tissue regions detection
artifacts detection
deep learning
Ki-67 staining specimens
wykrywanie uszkodzonych regionów tkankowych
wykrywanie artefaktów
artefakt
uczenie głębokie
próbki barwiące Ki-67
Opis:
The pathologists follow a systematic and partially manual process to obtain histological tissue sections from the biological tissue extracted from patients. This process is far from being perfect and can introduce some errors in the quality of the tissue sections (distortions, deformations, folds and tissue breaks). In this paper, we propose a deep learning (DL) method for the detection and segmentation of these damaged regions in whole slide images (WSIs). The proposed technique is based on convolutional neural networks (CNNs) and uses the U-net model to achieve the pixel-wise segmentation of these unwanted regions. The results obtained show that this technique yields satisfactory results and can be applied as a pre-processing step for automatic WSI analysis in order to prevent the use of the damaged areas in the evaluation processes.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 849-856
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
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