Colorado State University.;
机译:可变的数据集分辨率会更改用于鸟类物种分布的空间显式集成模型的预测准确性
机译:利用多个数据集的异质性可提高细胞混合物反卷积的准确性,并减少生物学和技术上的偏见
机译:预测是一种平衡行为:基于不平衡化学数据集的采样方法对平衡预测模型的敏感性和特异性的重要性
机译:协奏曲:利用乐合品及时,准确的模型训练在庞大的数据集上
机译:在小型数据集上使用前馈神经网络合成其他训练数据,以提高视觉数据的分类准确性。
机译:可变的数据集分辨率会更改用于鸟类物种分布的空间显式集成模型的预测准确性
机译:图3:培训和测试分类跨越时期的培训和测试分类准确性:(a)在CiFar-10数据集上培训和测试ARESB-10,ARESB-18和ARESB-34型号的前1个精度; (b)在CIFAR-100数据集上训练和测试ARESB-10,ARESB-18和ARESB-34型号的顶级精度。
机译:美国地质调查国家海拔数据集的准确性评估,以及与其他大面积海拔数据集的比较-sRTm和asTER