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Exploration Map by Map
Exploration Map by Map , From Migrations and Encounters to Voyages and Discoveries , > , Erscheinungsjahr: 20250424, Titel der Reihe: DK History Map by Map##, Seitenzahl/Blattzahl: 288, Themenüberschrift: HISTORY / Expeditions & Discoveries, Keyword: ancient history; ancient world map; first world war; geopolitics; historical atlas; history; history atlas; atlas; history books; history books for adults; history of the world; medieval history; military history; modern history; presents for dad; maps; second world war; world history; world history atlas; world history book; world history map; world war 1; world war 2; cartography; geography, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften / Geowissenschaften~Entdeckung (geografisch)~Erdkunde~Geografie - Geograf~Expedition~Forschungsreise~Reisebericht~Reisebericht - Reisebeschreibung~Reisetagebuch, Fachkategorie: Geschichte allgemein und Weltgeschichte~Geographische Entdeckungen und Erforschungen, Warengruppe: HC/Geografie, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 307, Breite: 255, Höhe: 27, Gewicht: 1807, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,
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Scholz:Towards Safe Spiking Neural Netw, Fachbücher von Daniel Scholz
Das Buch "Towards Safe Spiking Neural Networks" von Daniel Scholz bietet eine umfassende Analyse der Sicherheitsherausforderungen von Spiking Neural Networks (SNNs) im Bereich der Zeitreihendatenklassifikation. In dieser Dissertation werden innovative Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit von SNNs vorgestellt, insbesondere durch selektive Vorhersage, die es ermöglicht, hochunsichere Eingaben abzulehnen und somit Fehler zu reduzieren. Zwei neuartige Methoden werden eingeführt: ein verlustbasierter Monitor, der riskante Eingaben identifiziert, ohne sich auf Ausgabewahrscheinlichkeiten zu stützen, und ein zeitbewusster Ansatz zur Konformitätsvorhersage, der zeitliche Unsicherheiten berücksichtigt, die von herkömmlichen Methoden übersehen werden. Die vorgestellten Methoden werden anhand von vier öffentlichen Datensätzen sowie von Infineons radarbasierter Gestensteuerung getestet und mit modernen Baseline-Methoden wie evidential deep learning (EDL) und neural network ensembles (NNEs) verglichen. Darüber hinaus wird die Anwendung in Echtzeitszenarien mit Streaming-Daten behandelt, wobei SNNs über gleitende Fenster und zustandsbehaftete Architekturen implementiert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die zustandsbehaftete Bereitstellung mehr Fehler erfasst als gleitende Fenster und dass EDL in der Balance zwischen Genauigkeit und Sicherheit übertrifft, während die Konformitätsvorhersage Sicherheitsverbesserungen mit minimalem Rechenaufwand bietet.
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Ähnliche Suchbegriffe für Spiking
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Produkte zum Begriff Spiking:
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Chickenhare and the treasure of Spiking-Beard - Nintendo Switch - Platformer - PEGI 7Platformer game Chickenhare and the treasure of Spiking-Beard bietet eine Abenteuerquest mit drei spielbaren Helden, Action- und Puzzle-Plattforming sowie farbenfrohen Welten zum Erkunden. Begleite Chickenhare und seine Freunde, während ihr um die Wette rennt, um sieben legendäre Kristalle vor Spiking Beard zu bergen, magische Länder erkundet, clevere Rätsel löst und dabei gut versteckte Geheimnisse entdeckt. Drei spielbare Helden mit einzigartigen Fähigkeiten: Chickenhare, Meg und Abe Epische Kristall-Quest mit Plattforming-Herausforderungen, Fallen und Gegnern Lebendige Schauplätze inklusive Schlossfluren, Höhlen und Pirateninseln voller Geheimnisse Action & Puzzle-Plattforming mit strategischem Charakterwechsel und dynamischem Leveldesign Familienfreundlicher Spaß mit Humor, Charme und zugänglichem Gameplay Genieße ein herzerwärmendes Abenteuer, das Erkundung, Rätsel und flüssige Plattformbewegung zu einer charmanten Reise verbindet.30,04 €*Versand: 2,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Springer Optimization of Spiking Neural Networks for Radar Applications (Englisch, Softcover, Muhammad Arsalan) (57065729)
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Springer Probabilistic Spiking Neuronal Nets (Englisch, Softcover, Antonio Galves, Christophe Pouzat, Eva Löcherbach) (57092565)
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Exploration Map by MapExploration Map by Map , From Migrations and Encounters to Voyages and Discoveries , > , Erscheinungsjahr: 20250424, Titel der Reihe: DK History Map by Map##, Seitenzahl/Blattzahl: 288, Themenüberschrift: HISTORY / Expeditions & Discoveries, Keyword: ancient history; ancient world map; first world war; geopolitics; historical atlas; history; history atlas; atlas; history books; history books for adults; history of the world; medieval history; military history; modern history; presents for dad; maps; second world war; world history; world history atlas; world history book; world history map; world war 1; world war 2; cartography; geography, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften / Geowissenschaften~Entdeckung (geografisch)~Erdkunde~Geografie - Geograf~Expedition~Forschungsreise~Reisebericht~Reisebericht - Reisebeschreibung~Reisetagebuch, Fachkategorie: Geschichte allgemein und Weltgeschichte~Geographische Entdeckungen und Erforschungen, Warengruppe: HC/Geografie, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 307, Breite: 255, Höhe: 27, Gewicht: 1807, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,31,12 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Scholz:Towards Safe Spiking Neural Netw, Fachbücher von Daniel ScholzDas Buch "Towards Safe Spiking Neural Networks" von Daniel Scholz bietet eine umfassende Analyse der Sicherheitsherausforderungen von Spiking Neural Networks (SNNs) im Bereich der Zeitreihendatenklassifikation. In dieser Dissertation werden innovative Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit von SNNs vorgestellt, insbesondere durch selektive Vorhersage, die es ermöglicht, hochunsichere Eingaben abzulehnen und somit Fehler zu reduzieren. Zwei neuartige Methoden werden eingeführt: ein verlustbasierter Monitor, der riskante Eingaben identifiziert, ohne sich auf Ausgabewahrscheinlichkeiten zu stützen, und ein zeitbewusster Ansatz zur Konformitätsvorhersage, der zeitliche Unsicherheiten berücksichtigt, die von herkömmlichen Methoden übersehen werden. Die vorgestellten Methoden werden anhand von vier öffentlichen Datensätzen sowie von Infineons radarbasierter Gestensteuerung getestet und mit modernen Baseline-Methoden wie evidential deep learning (EDL) und neural network ensembles (NNEs) verglichen. Darüber hinaus wird die Anwendung in Echtzeitszenarien mit Streaming-Daten behandelt, wobei SNNs über gleitende Fenster und zustandsbehaftete Architekturen implementiert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die zustandsbehaftete Bereitstellung mehr Fehler erfasst als gleitende Fenster und dass EDL in der Balance zwischen Genauigkeit und Sicherheit übertrifft, während die Konformitätsvorhersage Sicherheitsverbesserungen mit minimalem Rechenaufwand bietet.34,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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