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Análisis de modelos predictivos basados en visión computacional aplicados al paralelismo.

Valero Gómez, Juan Carlos (Universidad Nacional de Moquegua, 2019)

Paralelización de redes neuronales en el ámbito de la visión computacional

Galdámez Bilardi, Mariela; Chirino, Pamela; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán (2023)

Métodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Díaz, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán (2023)

Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Chirino, Pamela; Galdamez, Mariela; Diaz-Acevedo, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes-Scutari, Paola; BIanchini, Germán (2021)

Análisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Díaz, Karvin (2023)

Paralelización de redes neuronales en el ámbito de la visión computacional

Galdamez, Mariel; Chirino, Pamela; Caymes Scutari, Paola Guadalupe; Bianchini, German (Universidad Tecnológica Nacional, 2021)

Aceleración hardware para inferencia en redes neuronales convolucionales.

Pérez Cerdeira, Ignacio Jesús (Universidad de Concepción.Departamento de Ingeniería EléctricaDepartamento de Ingeniería Eléctrica., 2021)

Gracias a su alta precisión para clasificar objetos en imágenes, las redes neuronales con volucionales (CNN) son una herramienta muy relevante en la visión computacional. Este tipo de red neuronal utiliza capas convolucionales ...

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Análisis de modelos predictivos basados en visión computacional aplicados al paralelismo.

Paralelización de redes neuronales en el ámbito de la visión computacional

Métodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Análisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Paralelización de redes neuronales en el ámbito de la visión computacional

Aceleración hardware para inferencia en redes neuronales convolucionales.