Refine
Year of publication
Institute
- Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik (1927)
- Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik (1150)
- Fachbereich Wirtschaftswissenschaften (1119)
- Fachbereich Energietechnik (1066)
- Fachbereich Chemie und Biotechnologie (892)
- Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik (801)
- Fachbereich Luft- und Raumfahrttechnik (768)
- Fachbereich Bauingenieurwesen (664)
- IfB - Institut für Bioengineering (626)
- INB - Institut für Nano- und Biotechnologien (585)
- Fachbereich Gestaltung (347)
- Solar-Institut Jülich (335)
- Fachbereich Architektur (163)
- ECSM European Center for Sustainable Mobility (113)
- MASKOR Institut für Mobile Autonome Systeme und Kognitive Robotik (66)
- Nowum-Energy (65)
- ZHQ - Bereich Hochschuldidaktik und Evaluation (62)
- Institut fuer Angewandte Polymerchemie (32)
- Sonstiges (24)
- IBB - Institut für Baustoffe und Baukonstruktionen (21)
- Freshman Institute (19)
- Kommission für Forschung und Entwicklung (19)
- Verwaltung (11)
- Arbeitsstelle fuer Hochschuldidaktik und Studienberatung (4)
- FH Aachen (4)
- IaAM - Institut für angewandte Automation und Mechatronik (4)
- IMP - Institut für Mikrowellen- und Plasmatechnik (3)
- Kommission für Planung und Finanzen (2)
- Datenverarbeitungszentrale (1)
- Digitalisierung in Studium & Lehre (1)
- Senat (1)
Has Fulltext
- no (9283) (remove)
Language
Document Type
- Article (5517)
- Conference Proceeding (1413)
- Book (1057)
- Part of a Book (555)
- Patent (174)
- Bachelor Thesis (169)
- Report (82)
- Doctoral Thesis (79)
- Conference: Meeting Abstract (75)
- Other (67)
Keywords
- Illustration (10)
- Nachhaltigkeit (10)
- Corporate Design (9)
- Erscheinungsbild (8)
- Gamification (8)
- Redesign (7)
- Animation (6)
- Datenschutz (6)
- Deutschland (6)
- Digitalisierung (6)
With the many achievements of Machine Learning in the past years, it is likely that the sub-area of Deep Learning will continue to deliver major technological breakthroughs [1]. In order to achieve best results, it is important to know the various different Deep Learning frameworks and their respective properties. This paper provides a comparative overview of some of the most popular frameworks. First, the comparison methods and criteria are introduced and described with a focus on computer vision applications: Features and Uses are examined by evaluating papers and articles, Adoption and Popularity is determined by analyzing a data science study. Then, the frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch and Caffe are compared based on the previously described criteria to highlight properties and differences. Advantages and disadvantages are compared, enabling researchers and developers to choose a framework according to their specific needs.
Application of polymers in textile reinforced concrete : from the interface to construction elements
(2006)