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Browsing by Subject "Convolutional neural network"

Now showing items 1-20 of 26

A Comparative Analysis of Deep Learning Convolutional Neural Network Architectures for Fault Diagnosis of Broken Rotor Bars in Induction Motors

Barrera-Llanga, Kevin; Burriel-Valencia, Jordi; Sapena-Bano, Angel; Martinez-Roman, Javier (MDPI AG, 2023-10)

[EN] Induction machines (IMs) play a critical role in various industrial processes but are susceptible to degenerative failures, such as broken rotor bars. Effective diagnostic techniques are essential in addressing these ...
A comparison of machine learning models for the detection of metastatic tissue in axillary lymph nodes

Abad Martínez, Javier (Universitat Politècnica de València, 2020-07-30)

[EN] Breast cancer is currently the leading cause of death due to cancer in women, after lung cancer. For its diagnosis and staging, detection of metastatic tissue in axillary lymph nodes is occasionally used, since lymphatic ...
A Deep Learning Approach for Featureless Robust Quality Assessment of Intermittent Atrial Fibrillation Recordings from Portable and Wearable Devices

Huerta Herraiz, Álvaro; Martínez-Rodrigo, Arturo; Bertomeu-González, Vicente; Quesada, Aurelio; Rieta, J J; Alcaraz, Raúl (MDPI AG, 2020-07)

[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most common heart rhythm disturbance in clinical practice. It often starts with asymptomatic and very short episodes, which are extremely difficult to detect without long-term monitoring ...
Accelerating urban scale simulations leveraging local spatial 3D structure

Iserte, Sergio; Macías, Aina; Martínez-Cuenca, Raúl; Chiva, Sergio; Paredes Palacios, Roberto; Quintana-Ortí, Enrique S. (Elsevier, 2022-07)

[EN] This paper presents a hybrid methodology for accelerating Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations intertwining inferences from deep neural networks (DNN). The strategy leverages the local spatial data of the ...
Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (DL y ML) para la clasificación de lesiones cutáneas a partir de imágenes demoscópicas y datos clínicos

Pérez Martínez, Sara (Universitat Politècnica de València, 2024-10-28)

[ES] La detección temprana de la malignidad de las lesiones cutáneas es crucial debido a la agresividad y alta tasa de mortalidad asociada a diversos tipos de cáncer de piel. Las lesiones cutáneas malignas, aunque representan ...
Automated classification of crop types and condition in a mediterranean area using a fine-tuned convolutional neural network

Ruiz Fernández, Luis Ángel; Almonacid-Caballer, J.; Crespo-Peremarch, P.; Recio Recio, Jorge Abel; Pardo Pascual, Josep Eliseu; Sánchez-García, Elena (ISPRS, 2020-09-02)

[EN] Crop classification based on satellite and aerial imagery is a recurrent application in remote sensing. It has been used as input for creating and updating agricultural inventories, yield prediction and land management. ...
Automatic Classification and Quantification of Basic Distresses on Urban Flexible Pavement through Convolutional Neural Networks

Llopis-Castelló, David; Paredes Palacios, Roberto; Parreño-Lara, Mario; García-Segura, Tatiana; Pellicer, Eugenio (American Society of Civil Engineers, 2021-12-01)

[EN] Pavement condition assessment is a critical step in road pavement management. In contrast to the automatic and objective methods used for rural roads, the most commonly used method in urban areas is the development ...
Backtranslate what you are saying and I will tell who you are

Siino, Marco; Lomonaco, Francesco; Rosso, Paolo (Blackwell Publishing, 2024-08)

[EN] With this work, we hypothesize that semantically enriching a user's text corpus using backtranslation and expansion modules can improve performance for author profiling tasks. To perform this textual enrichment, we ...
Design and Development of an Automatic Blood Detection System for Capsule Endoscopy Images

Pons Suñer, Pedro; Noorda, Reinier; Nevárez, Andrea; Colomer, Adrián; Pons Beltrán, Vicente; Naranjo, Valery (Springer, 2019-10-18)

Wireless Capsule Endoscopy is a technique that allows for observation of the entire gastrointestinal tract in an easy and non-invasive way. However, its greatest limitation lies in the time required to analyze the large ...
Detección automática de tejido con metástasis en secciones de ganglios linfáticos de pacientes con cáncer de mama mediante redes neuronales convolucionales

Abad Martínez, Javier (Universitat Politècnica de València, 2020-10-19)

[ES] El cáncer de mama se impone en la actualidad como la principal causa de muerte por cáncer en mujeres, después del cáncer de pulmón. Para su diagnóstico y estadificación, en ocasiones se recurre a la detección de tejido ...
Diseño y desarrollo de un modelo de detección automática de áreas cerebrales afectadas por isquemia cerebral en fase aguda mediante análisis de imagen en TAC de seguimiento

Juan Ferrer, Pablo (Universitat Politècnica de València, 2023-09-21)

[ES] Los ictus cerebrales son uno de los eventos médicos más frecuentes y devastadores que pueden afectar al cerebro. La detección temprana y precisa de la ubicación y volumen de las áreas afectadas por un ictus cerebral ...
Diseño y desarrollo de un sistema automático de segmentación morfológica de blastocistos para predecir el potencial de implantación embrionaria

Vergara Richart, Alejandro José (Universitat Politècnica de València, 2021-07-21)

[ES] La baja natalidad y el aumento de la esperanza de vida se presentan como un problema a largo plazo en nuestra sociedad. La evolución de la pirámide poblacional, y su proyección futura, prevé un problema social y ...
Diseño y validación de un flujo de trabajo para la segmentación automática de telerradiografías de extremidades inferiores mediante un modelo de arquitectura U-net y posterior automatización de sus mediciones

Sastre García, Blanca (Universitat Politècnica de València, 2022-09-12)

[ES] La medición de extremidades inferiores también conocida como telemetría de extremidades inferiores (EEII) o telemetría de miembros inferiores (MMII) es necesaria para el diagnóstico temprano de dismetrías en las mismas, ...
Diseño, implementación y evaluación de técnicas genéricas de detección de C. elegans mediante redes neuronales convolucionales

Rico Guardiola, Ernesto Jesús (Universitat Politècnica de València, 2022-10-05)

[ES] El nematodo Caenorhabditis elegans (C. elegans) ha emergido como un importante modelo animal para la investigación de enfermedades neurodegenerativas y desarrollo de nuevos fármacos y grupos alimenticios. Por este ...
High performance and energy efficient inference for deep learning on multicore ARM processors using general optimization techniques and BLIS

Castelló, Adrián; SERGIO BARRACHINA; DOLZ ZARAGOZÁ, MANUEL FRANCISCO; Enrique S. Quintana-Ortí; San Juan-Sebastian, Pablo; Tomás Domínguez, Andrés Enrique (Elsevier, 2022-04)

[EN] We evolve PyDTNN, a framework for distributed parallel training of Deep Neural Networks (DNNs), into an efficient inference tool for convolutional neural networks. Our optimization process on multicore ARM processors ...
Inception 1D-convolutional neural network for accurate prediction of electrical insulator leakage current from environmental data during its normal operation using long-term recording

Bueno Barrachina, José Manuel; Ye Lin, Yiyao; Nieto del-Amor, Félix; Fuster Roig, Vicente Luis (Elsevier, 2023-01)

[EN] Contamination flashover remains one of the biggest challenges for power grid designers and maintenance engineers. Insulator leakage current contains relevant information about their state so that continuous monitoring ...
Incorrect Facemask-Wearing Detection Using Convolutional Neural Networks with Transfer Learning

Tomás Gironés, Jesús; REGO MAÑEZ, ALBERT; Viciano-Tudela, Sandra; Lloret, Jaime (MDPI AG, 2021-08)

[EN] The COVID-19 pandemic has been a worldwide catastrophe. Its impact, not only economically, but also socially and in terms of human lives, was unexpected. Each of the many mechanisms to fight the contagiousness of the ...
MRI Rician Noise Reduction Using Recurrent Convolutional Neural Networks

Gurrola-Ramos, Javier; Alarcon, Teresa; Dalmau, Oscar; Manjón Herrera, José Vicente (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2024)

[EN] Magnetic resonance images are usually corrupted by noise during the acquisition process, which can affect the results of subsequent medical image analysis and diagnosis. This paper presents a denoising recurrent ...
Next Generation Programming Design for Chinese Kids’ Education

Zhu, Jinjun; Tseng, Kuo-Kun; Wang, Mincong; Tseng, Pin-Jen (Editorial Universitat Politècnica de València, 2020-04-10)

[EN] Based on the comparative analysis of children's programming games/toys, this paper explores the design of children's programming games/toys for Chinese kids’ education. This research on the following four contributions: ...
Optimización del producto matricial sobre dispositivos de bajo consumo para inferencia en Deep Learning

Stabile, Eugenio Bernabé (Universitat Politècnica de València, 2021-09-21)

[ES] El aprendizaje automático mediante redes neuronales profundas ha experimentado un gran auge en la última década, principalmente por la combinación de varios factores, entre los que se incluyen la avalancha de datos ...