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    Always Learning and Giving Back [Pathways]
    Eng, D.
    In: IEEE Industry Applications Magazine, Jg. 26 (2020), Heft 1, S. 57-59
    Online academicJournal
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    Always be Pre-Training: Representation Learning for Network Intrusion Detection with GNNs
    Gu, Zhengyao ; Lopez, Diego Troy ; et al.
    In: 2024 25th International Symposium on Quality Electronic Design (ISQED), 2024-04-03, S. 1-8
    Online Konferenz
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    Neuromorphic analog circuits for robust on-chip always-on learning in spiking neural networks
    Rubino, Arianna ; Cartiglia, Matteo ; et al.
    In: 2023 IEEE 5th International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), 2023-06-11, S. 1-5
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    There’s Always a Bigger Fish: A Clarifying Analysis of a Machine-Learning-Assisted Side-Channel Attack
    Cook, J. ; Drean, J. ; et al.
    In: IEEE Micro, Jg. 43 (2023-07-01), Heft 4, S. 28-36
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Is Meta-Learning Always Necessary?: A Practical ML Framework Solving Novel Tasks at Large-scale Car Sharing Platform
    Chung, Hyunhee ; Park, Kyung Ho
    In: 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW), 2023, S. 421-429
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    A 1mW Always-on Computer Vision Deep Learning Neural Decision Processor
    Garrett, David ; Park, Youn Sung ; et al.
    In: 2023 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), 2023-02-19, S. 8-10
    Online Konferenz
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    Always Be Dreaming: A New Approach for Data-Free Class-Incremental Learning
    Smith, James ; Hsu, Yen-Chang ; et al.
    In: 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021-10-01, S. 9354-9364
    Online Konferenz
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    Spike-Based Plasticity Circuits for Always-on On-Line Learning in Neuromorphic Systems
    Payvand, Melika ; Indiveri, Giacomo
    In: 2019 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2019-05-01, S. 1-5
    Online Konferenz
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    Monotone data samples do not always produce monotone fuzzy if-then rules: Learning with ad hoc and system identification methods
    Teh, Chin Ying ; Tay, Kai Meng ; et al.
    In: 2017 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2017-07-01, S. 1-7
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Poster Abstract: Always Heading for the Peak: Learning to Route with Domain Knowledge
    Chen, Jing ; Meng, Zili ; et al.
    In: IEEE INFOCOM 2020 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 2020-07-01, S. 1304-1305
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Is noise always harmful? Visual learning from weakly-related data
    Zhong, Sheng-hua ; Liu, Yan ; et al.
    In: 2015 International Conference on Orange Technologies (ICOT), 2015-12-01, S. 181-184
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Using students' tracking data in E-learning: Are we always aware of security and privacy concerns?
    May, Madeth ; George, Sebastien
    In: 2011 IEEE 3rd International Conference on Communication Software and Networks, 2011-05-01, S. 10-14
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Mobile Learning: Is Anytime + Anywhere = Always Online?
    Trifonova, A. ; Ronchetti, M.
    In: Sixth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT'06), 2006, S. 702-706
    Online Konferenz
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    A learning algorithm that always learns best alternatives
    Greene, W.A.
    In: IEEE Proceedings on Southeastcon, 1990, S. 194-198
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Can Reinforcement Learning Always Provide the Best Policy
    Duan, Zhansheng ; Chen, Huimin
    In: 2007 IEEE/SP 14th Workshop on Statistical Signal Processing, 2007-08-01, S. 224
    Online Konferenz
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    “Why can't we always learn like this?” Games-based learning and the English language arts classroom: Lessons learned and practical applications
    Gerber, Hannah R ; Onwuegbuzie, Anthony
    In: 2013 IEEE 63rd Annual Conference International Council for Education Media (ICEM), Educational Media (ICEM), 2013-10-01, S. 1-1
    Online Konferenz
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    A 12-nm 0.62-1.61 mW Ultra-Low Power Digital CIM-based Deep-Learning System for End-to-End Always-on Vision
    Chang, En-Jui ; Xue, Cheng-Xin ; et al.
    In: 2023 IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits (VLSI Technology and Circuits, 2023
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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    Monotone Data Samples Do Not Always Produce Monotone Fuzzy If- Then Rules: Learning with Ad hoc and System Identification Methods
    Chin, Ying Teh ; Tay, Kai Meng ; et al.
    2017
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    A learning algorithm that always learns best alternatives
    Greene, W.A.
    In: IEEE Proceedings on Southeastcon, 2002
    Online Konferenz
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    Wie komme ich dran?
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