Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data

  • INI Seminar Room 1
  • 2025-12-15
  • 4
MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data
INIIsaac Newton InstituteIsaac Newton Institute for Mathematical SciencesIsaac NewtonMathematical SciencesMathematicalMathsSciencesInternationalSeminarsTalksPublic TalksPublicLecturesPublic LecturesResearch InstituteResearchUniversity of CambridgeCambridgeUniveristyEducationApplied MathematicsStatisticsComputer SciencePhysicsEngineeringEconomicsBiologyChemistryHumanitiesArchivePublic SpeakingProgrammesWorkshopsUnited KingdomUKLivestream
  • ok logo

Скачать MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data

MDLW04 | Prof. Andrea Bertozzi | Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data

Speaker: Professor Andrea Bertozzi (University of California, Los Angeles)
Date: 23rd Nov 2021 - 16:30 to 17:30
Venue: INI Seminar Room 1
Title: Geometric graph-based Methods for High Dimensional Data
Event: (MDLW04) The power of women in deep learning
Abstract: We present new methods for segmentation of large datasets with graph based structure. The method combines ideas from classical nonlinear PDE-based image segmentation with fast and accessible linear algebra methods for computing information about the spectrum of the graph Laplacian. The goal of the algorithms is to solve semi-supervised and unsupervised graph cut optimization problems. I will present results for image processing applications such as image labeling and hyperspectral video segmentation, and results from machine learning and community detection in social networks, including modularity optimization posed as a graph total variation minimization problem.

-------------------

FOLLOW US
🌐| Website: https://www.newton.ac.uk
🎥| Main Channel:    / @isaacnewtoninstitute  
🐦| Twitter:   / newtoninstitute  
💬| Facebook:   / newton.institute  
📷| Instagram:   / isaacnewtoninstitute  
🔗| LinkedIn:   / isaac-newton-institute-for-mathematical-sc...  

SEMINAR ROOMS
🥇| INI Seminar Room 1:    / @iniseminarroom1  
🥈| INI Seminar Room 2:    / @iniseminarroom2  
🛰️| INI Satellite Events:    / @inisatellite  

ABOUT
The Isaac Newton Institute is a national and international visitor research institute. It runs research programmes on selected themes in mathematics and the mathematical sciences with applications over a wide range of science and technology. It attracts leading mathematical scientists from the UK and overseas to interact in research over an extended period.

👉 Learn more about us and our events here: https://www.newton.ac.uk

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]