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Updated: Jan 29, 2026

Calibration Procedures for Orthogonal Superposition Rheology
Published on: November 18, 2020
Comparación de las representaciones de matrices de datos de entrada utilizadas para el aprendizaje continuo con
Ronald Mendez1, Andreas Maier2, Johannes Emmert1
1Fraunhofer IIS, Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS, Division Development Center X-Ray Technology, Flugplatzstr. 75, 90768 Fürth, Germany.
Los gemelos neuronales artificiales (ANT) combinados con la modificación ortogonal de pesos (OWM) permiten el aprendizaje autónomo en dispositivos industriales inteligentes. La matriz de Fisher ofrece una solución eficiente para modelos de IA grandes, mientras que NEig-OWM se adapta a dispositivos más pequeños que necesitan más control.
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