Informacja

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

Wyszukujesz frazę "fine-tuning" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Fenomen człowieka : o precyzyjnym dostrojeniu natury do istnienia ludzi
The miracle of man : the fine tuning of nature for human existence
Autorzy:
Denton, Michael
Współwytwórcy:
Gomola, Aleksander
Opis:
Książka prezentuje odkrycia fizyki chemii i biologii pokazujące, zdaniem autora, dostrojenie parametrów fizycznych, chemicznych, biologicznych wszechświata do istnienia Homos sapiens.
The book presents the discoveries of physics, chemistry and biology showing, according to the author, the fine tuning of the physical, chemical, and biological parameters of the universe to the existence of Homo sapiens.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
Tytuł:
Optical coherence tomography image for automatic classification of diabetic macular edema
Autorzy:
Wang, Ping
Li, Jia-Li
Ding, Hao
Tematy:
diabetic macular edema
optical coherence tomography
transfer learning
fine-tuning
Pokaż więcej
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835815.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Diabetic macular edema (DME) is the dominant reason of diabetic visual loss, so early detection and treatment of DME is of great significance for the treatment of diabetes. Based on transfer learning, an automatic classification method is proposed to distinguish DME images from normal images in optical coherence tomography (OCT) retinal fundus images. Features of the DME are automatically identified and extracted by the pre-trained convolutional neural network (CNN), which only involves fine-tuning the VGGNet-16 network without any user intervention. An accuracy of 97.9% and a sensitivity of 98.0% are acquired with the OCT images in the Duke data set from experimental results. The proposed method, a core part of an automated diagnosis system of the DME, revealed the ability of fine-tuning models to train non-medical images, allowing them can be classified with limited training data. Moreover, it can be developed to assist early diagnosis of the disease, effectively delaying (or avoiding) the progression of the disease, consequently.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tetrapyrrole pigments of photosynthetic antennae and reaction centers of higher plants : structures, biophysics, functions, biochemistry, mechanisms of regulation, applications
Autorzy:
Fiedor, Leszek
Zbyradowski, Mateusz
Pilch, Mariusz
Wydawca:
Academic Press
Opis:
The chapter gives an overview about chlorophylls involved in oxygenic photosynthesis and summarizes the most recent findings about these key photosynthetic pigments. First, a general description of structural, stereochemical and photophysical features of chlorophylls is given, as this is relevant to their functioning. Next, the details of the electronic structure and the mechanisms contributing to fine tuning of chlorophylls in photosynthetic apparatus are discussed, including the roles of conservative structural elements of these molecules. Briefly, also the use and results of quantum chemical approaches are described. Further, the biosynthesis and biodegradation of chlorophylls is shortly reviewed, followed by a survey of the photosensitizing and photoprotective functions of chlorophylls, the commercial and therapeutic applications of the pigments and their impact on animal organisms.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Artykuł
Tytuł:
Optimizing ultrasound image classification through transfer learning: fine-tuning strategies and classifier impact on pre-trained inner-layers
Optymalizacja klasyfikacji obrazów ultrasonograficznych techniką transfer learning: strategie dostrajania i wpływ klasyfikatora na wstępnie wytrenowane warstwy wewnętrzne
Autorzy:
Bal-Ghaoui, Mohamed
Alaoui, Hachem El Yousfi
Jilbab, Abdelilah
Bourouhou, Abdennaser
Tematy:
CNN
transfer learning
fine-tuning
SVM
ultrasound images
cancer classification
dostrajanie
obraz ultrasonograficzny
klasyfikacja nowotworów
Pokaż więcej
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315459.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Transfer Learning (TL) is a popular deep learning technique used in medical image analysis, especially when data is limited. It leverages pre-trained knowledge from State-Of-The-Art (SOTA) models and applies it to specific applications through Fine-Tuning (FT). However, fine-tuning large models can be time-consuming, and determining which layers to use can be challenging. This study explores different fine-tuning strategies for five SOTA models (VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, and InceptionV3) pre-trained on ImageNet. It also investigates the impact of the classifier by usinga linear SVM for classification. The experiments are performed on four open-access ultrasound datasets related to breast cancer, thyroid nodules cancer, and salivary glands cancer. Results are evaluated using a five-fold stratified cross-validation technique, and metrics like accuracy, precision, and recall are computed. The findings show that fine-tuning 15% of the last layers in ResNet50 and InceptionV3 achieves good results. Using SVM for classification further improves overall performance by 6% for the two best-performing models. This research provides insights into fine-tuning strategiesandthe importance of the classifier in transfer learning for ultrasound image classification.
Transfer Learning (TL) to popularna technika głębokiego uczenia stosowana w analizie obrazów medycznych, zwłaszcza gdy ilość danych jestograniczona. Wykorzystuje ona wstępnie wyszkoloną wiedzę z modeli State-Of-The-Art (SOTA) i zastosowanie ich do konkretnych aplikacji poprzez dostrajanie (Fine-Tuning –FT). Jednak dostrajanie dużych modeli może być czasochłonne, a określenie, których warstw użyć, może stanowić wyzwanie.W niniejszym badaniu przeanalizowano różne strategie dostrajania dla pięciu modeli SOTA (VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101 i InceptionV3) wstępnie wytrenowanych na ImageNet. Zbadano również wpływ klasyfikatora przy użyciu liniowej SVM do klasyfikacji. Eksperymenty przeprowadzonona czterech ogólnodostępnych zbiorach danych ultrasonograficznych związanych z rakiem piersi, rakiem guzków tarczycy i rakiemgruczołów ślinowych. Wyniki są oceniane przy użyciu techniki pięciowarstwowej walidacji krzyżowej, a wskaźniki takie jak dokładność, precyzja i odzyskiwanie są obliczane. Wyniki pokazują, że dostrojenie 15% ostatnich warstw w ResNet50 i InceptionV3 osiąga dobre wyniki. Użycie SVM do klasyfikacjidodatkowo poprawia ogólną wydajność o 6% dla dwóch najlepszych modeli. Badania te zapewniają informacje na temat strategii dostrajania i znaczenia klasyfikatoraw uczeniu transferowym dla klasyfikacji obrazów ultrasonograficznych.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Transfer Learning w profilaktyce nowotworów piersi
Transfer Learning in Breast Cancer Prevention
Autorzy:
Brudziński, Tomasz
Opis:
This master's thesis focuses on the utilization of machine learning techniques, particularly transfer learning, to enhance breast cancer prevention.The paper discusses medical aspects related to breast imaging diagnostics, such as breast anatomy and various imaging methods, considering their strengths and weaknesses. Particular attention was given to the BI-RADS system and the classification of breast density, which is a crucial element in selecting effective prevention methods against breast cancer development.Theoretical foundations of image processing necessary for preparing the training data set were presented, as well as the application of machine learning methods in medical image analysis and the potential of using transfer learning techniques.The results presented in the analysis highlight the effectiveness of the approach. This study demonstrates that using transfer learning in diagnostic image analysis can increase the efficiency of breast density classification, which may have significant implications for both prevention and clinical practice. Additionally, the obtained experimental results suggest the potential of employing this method in other medical fields and analyzing medical data obtained using various imaging techniques.This work contributes to the growing knowledge base on the possibilities of applying machine learning in medicine, specifically in breast cancer prevention. Supporting radiologists through the automation of breast density classification can lead to a more objective and accurate selection of methods to combat the serious and unfortunately still common disease that is breast cancer.
Niniejsza praca magisterska koncentruje się się na wykorzystaniu technik uczenia maszynowego, w szczególności transfer learningu, w celu usprawnienia profilaktyki nowotworów piersi. W pracy zostały omówione aspekty medyczne związane z diagnostyką obrazową piersi, takie jak anatomia piersi i różne metody obrazowania, z uwzględnieniem ich mocnych i słabych stron. Szczególną uwagę poświęcono systemowi BI-RADS oraz klasyfikacji gęstości piersi, stanowiącej kluczowy element w doborze skutecznych metod profilaktyki rozwoju raka piersi.Przedstawione zostały podstawy teoretyczne przetwarzania obrazów w zakresie niezbędnym do przygotowania zestawu danych treningowych oraz zastosowania metod uczenia maszynowego w analizie obrazów medycznych, a także potencjału wykorzystania technik transfer learning. Wyniki przedstawione w analizie podkreślają efektywność zastosowanego podejścia. Niniejsze opracowanie wykazuje, że zastosowanie transfer learningu w analizie obrazów diagnostycznych może podnieść efektywność klasyfikacji gęstości piersi, co może mieć istotne implikacje zarówno dla profilaktyki, jak i praktyki klinicznej. Ponadto uzyskane wyniki eksperymentów pozwalają myśleć o wykorzystaniu tej metody w innych dziedzinach medycyny i analizie danych medycznych pozyskiwanych z wykorzystaniem różnych technik obrazowania.Praca ta przyczynia się do rozwoju rosnącej bazy wiedzy na temat możliwości zastosowania uczenia maszynowego w medycynie, a konkretnie w profilaktyce raka piersi. Wsparcie pracy radiologów poprzez automatyzację klasyfikacji gęstości piersi może przyczynić się do bardziej obiektywnego i trafnego doboru metod w zakresie przeciwdziałania poważnej i niestety nadal częstej chorobie, jaką jest rak piersi.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
Tytuł:
Uwagi o teistycznej interpretacji zasady antropicznej
Some remarks on the theistic interpretation of the anthropic principle
Autorzy:
Pabjan, Tadeusz
Tematy:
anthropic principle
cosmological coincidences
fine-tuning
cosmological proof
zasada antropiczna
kosmiczne koincydencje
subtelne dostrojenie
dowód kosmologiczny
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/431169.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This article attempts to answer the question of the relevance of the anthropic principle for theological arguments for the existence of God. The anthropic principle focuses on the subtle “fine-tuning” of the laws of nature and cosmological parameters, without which man could not have appeared in the universe. It seems therefore that the universe exists for a certain purpose, which is the “production” of rational observers. Because of its teleological character the anthropic principle is susceptible to theological interpretation, which assumes that God brings into existence a universe made for man. In this approach the Creator appears as the designer of the universe, albeit his design is confined exclusively to the laws of nature. This is why such an interpretation is essentially different from the so-called theory of intelligent design. This paper defends the thesis that the anthropic principle is an interesting argument – but not a scientific proof – for the rationality of religious faith in God as the creator of the universe.
Artykuł jest próbą odpowiedzi na pytanie, jaką wartość dla teologicznej argumentacji za istnieniem Boga ma zasada antropiczna. Mówi ona o subtelnym „dostrojeniu” praw przyrody i parametrów kosmologicznych, bez którego we wszechświecie nie mógłby pojawić się człowiek. Wszechświat wydaje się zatem istnieć dla określonego celu, jakim jest „wyprodukowanie” rozumnego obserwatora. Ze względu na swój teleologiczny charakter zasada antropiczna jest podatna na interpretację teologiczną, w której zakłada się, że to Bóg powołuje do istnienia wszechświat przygotowany dla człowieka. W tym ujęciu Stwórca jawi się jako projektant wszechświata, ale Jego projekt dotyczy tu tylko praw przyrody – z tej racji interpretacja ta różni się zasadniczo od tzw. teorii inteligentnego projektu. W artykule uzasadniono tezę, że zasada antropiczna jest ciekawym argumentem – ale nie naukowym dowodem – za racjonalnością religijnej wiary w Boga, który jest stwórcą wszechświata.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fizyka i umysł Boga. Przemówienie na uroczystości wręczenia Nagrody Templetona
Physics and the Mind of God: The Templeton Prize Address
Autorzy:
Davies, Paul
Tematy:
Wszechświat
Bóg
prawa przyrody
subtelne zestrojenie
inteligibilność przyrody
universe
God
laws of nature
fine-tuning
intelligibility of nature
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Instytut Filozofii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/553148.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Współcześnie istnienie nauki oraz jej sukcesy w różnych dziedzinach nikogo nie dziwią. Tak bardzo przyzwyczailiśmy się do funkcjonowania nauki, że nie pytamy nawet, dlaczego my, ludzie, potrafimy naukę uprawiać. Prawa przyrody traktuje się jako „dane”, lecz tylko nieliczni zastanawiają się, skąd się one wzięły. Czy to, że umysł ludzki posiada zdolność racjonalnego myślenia i skutecznego odkrywania tajemnic natury, czyni z nas kogoś wyjątkowego, czy przeciwnie, jest nic nie znaczącym zbiegiem okoliczności? Czy nasze istnienie ma jakiś głębszy sens? Czy jest ono zwykłym przypadkiem, czy też może wpisane jest w prawa przyrody? Jaka jest relacja między nauką a religią? Rozważania w wymienionych wyżej obszarach tematycznych podejmuje Paul Davies w przemówieniu wygłoszonym na uroczystości wręczenia mu Nagrody Templetona.
Today no one is surprised at the existence of science and its successes in various domains. We have used to the functioning of science so much that we don’t ask why we, people, can pursue science at all. Laws of nature are regarded as a “given” and only few are wondering how they emerged. Is the fact that human mind has the ability of rational thinking and successful discovering the mysteries of nature a basis for concluding that we are special, or, on the contrary, is it a meaningless coincidence? Does our existence have any deeper meaning? Is it a mere accident or is it written into the laws of nature? Author considers these themes in address given at the ceremony of Templeton Prize.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Leveraging Transfer Learning to Identify Food Categories
Autorzy:
Kolla, J. V. V.
Vemula, P. Ch.
Chakravarthy, S.
Naidu, B. S.
Patibandla, D.
Tematy:
convolutional neural networks
transfer learning
domain similarity
fine-tuning
konwolucyjne sieci neuronowe
uczenie się przez przeniesienie
podobieństwo dziedzin
dostrajanie
Pokaż więcej
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023418.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
In today’s scenario, recognition of pictured food dishes automatically has significant importance. During the COVID-19 pandemic, there was a decline in people visiting restaurants for their dietary requirements. So many restaurants started offering their services online. This situation caused a demand for better categorization of food into various categories on a large scale by companies that facilitated these services. It is challenging to congregate a large dataset of food categories, so it is complex to build a generalized architecture. To solve this issue, In this paper, domain-specific transfer learning is used to build the model using some standard architectures like VGGNET, RESNET, and EFFICIENTNET family, which are trained on popular benchmark datasets such as IMAGENET, COCO, etc. The similarity between the source and target datasets is calculated to find the best source dataset, and the one with the highest similarity is chosen for transfer learning. The solution proposed in this paper outperforms some of the existing works on categorizing food items.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Divine Action and the Laws of Nature: A Reply to Łukasiewicz
Działanie Boga a prawa przyrody: odpowiedź Łukasiewiczowi
Autorzy:
Koperski, Jeffrey
Tematy:
działanie Boga
mechanika kwantowa
delikatne dostrojenie
prawa przyrody
zachowanie energii
divine action
quantum mechanics
fine-tuning
laws of nature
conservation of energy
Pokaż więcej
Wydawca:
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II. Towarzystwo Naukowe KUL
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1791044.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W odpowiedzi Łukasiewiczowi na Opatrzność Boża a przypadek w świecie bronię trzech wniosków. Po pierwsze, stanowisko nazwane przez niego „deizmem epistemicznym” staje przed wyzwaniami ze strony fizyki, których często się nie zauważa. Po drugie, jeśli teiści opowiadający się za argumentem celowościowym opartym na tzw. delikatnym dostrojeniu nie mają racji, to nie ma jej również większość fizyków, która uważa, że delikatne dostrojenie wymaga wyjaśnienia. Po trzecie, nie wszystkie prawa przyrody są warunkowe w takim sensie, jaki przyjmuje Łukasiewicz. Na szczęście rozróżnienie między prawami a nienomologiczną informacją pozwala na rozszerzenie jego modelu działania Boga.
This reply to Łukasiewicz’s “Divine Providence and Chance in the World” argues for three conclusions. First, what he calls “epistemic deism” faces challenges from physics that are not widely recognized. Second, if theists in favor of the fine-tuning design argument are wrong, then so are most physicists, who believe that fine-tuning requires an explanation. Third, not all laws of nature are conditional in the way that Łukasiewicz believes. Fortunately, the distinction between laws and non-nomic information provides a way to expand his model of divine action.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Czas na nową teo(kosmo)logię?
Time for a new theo(cosmo)logy?
Autorzy:
Gałecki, Sebastian
Szufa, Katarzyna
Tematy:
Heller M
Mezei B. M.
Barbour I. R.
god of the gaps
fizykoteologia
obraz świata
Wielki Wybuch
fine tuning
zasada antropiczna
rewolucja kwantowa
teologia negatywna
entropia
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Papieski Jana Pawła II w Krakowie
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/426693.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Balázs Mezei w eseju zatytułowanym Demythologizing Christian philosophy: an outline podejmuje krytykę stanowiska, które określa mianem „kosmoteologii”. Rozumie on przez to taki filozoficzny namysł nad światem, który jest silnie uwarunkowany przedkopernikańską koncepcją wszechświata. Jego zdaniem jedynym rozwiązaniem problemu „kosmoteologii” jest „zdemitologizowanie” filozofii, uwolnienie jej od wszelkich uwarunkowań kosmologicznych, które stanowią wyłącznie zbędny balast. Michał Heller prezentuje postawę odmienną. Twierdzi on bowiem, że teologia – czyli racjonalny namysł nad chrześcijańskim Objawieniem – musi uwzględniać to, co w wielu publikacjach nazywa „aktualnym obrazem świata”. Nauka ma być swoistym locus theologicus: źródłem refleksji i argumentacji teologicznej. Teolog nie może obracać się plecami do tak istotnych dla współczesnej nauki kwestii jak teoria Wielkiego Wybuchu, wieczność i nieskończoność wszechświata, fine tuning warunków początkowych wszechświata. Te dane pochodzące z nauk przyrodniczych mogą nie tylko inspirować, ale również wskazywać nowe sposoby rozumienia klasycznych teorii teologicznych. Właśnie pojęcie „inspiracji” wydaje się być kluczowe dla podejścia, które określiliśmy „nową teo(kosmo)logią”. Na kilku wybranych przykładach chcemy pokazać, jak w oparciu o najnowsze dane kosmologiczne Heller kształtuje „nową teologię”, twórczo przemyśliwując pytania o stworzenie świata, jego wieczność, Opatrzność troskliwie podtrzymującą istnienie wszechświata.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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