Zeitschriftenartikel zum Thema „Artificial datasets“
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Serrano-Pérez, Jonathan, und L. Enrique Sucar. „Artificial datasets for hierarchical classification“. Expert Systems with Applications 182 (November 2021): 115218. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115218.
Der volle Inhalt der QuelleLychev, Andrey V. „Synthetic Data Generation for Data Envelopment Analysis“. Data 8, Nr. 10 (27.09.2023): 146. http://dx.doi.org/10.3390/data8100146.
Der volle Inhalt der QuellePetráš, Jaroslav, Marek Pavlík, Ján Zbojovský, Ardian Hyseni und Jozef Dudiak. „Benford’s Law in Electric Distribution Network“. Mathematics 11, Nr. 18 (10.09.2023): 3863. http://dx.doi.org/10.3390/math11183863.
Der volle Inhalt der QuelleDasari, Kishore Babu, und Nagaraju Devarakonda. „TCP/UDP-Based Exploitation DDoS Attacks Detection Using AI Classification Algorithms with Common Uncorrelated Feature Subset Selected by Pearson, Spearman and Kendall Correlation Methods“. Revue d'Intelligence Artificielle 36, Nr. 1 (28.02.2022): 61–71. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360107.
Der volle Inhalt der QuelleKusetogullari, Huseyin, Amir Yavariabdi, Abbas Cheddad, Håkan Grahn und Johan Hall. „ARDIS: a Swedish historical handwritten digit dataset“. Neural Computing and Applications 32, Nr. 21 (29.03.2019): 16505–18. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-019-04163-3.
Der volle Inhalt der QuelleMorgan, Maria, Carla Blank und Raed Seetan. „Plant disease prediction using classification algorithms“. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, Nr. 1 (01.03.2021): 257. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i1.pp257-264.
Der volle Inhalt der QuelleSaul, Marcia, und Shahin Rostami. „Assessing performance of artificial neural networks and re-sampling techniques for healthcare datasets“. Health Informatics Journal 28, Nr. 1 (Januar 2022): 146045822210871. http://dx.doi.org/10.1177/14604582221087109.
Der volle Inhalt der QuelleGau, Michael-Lian, Huong-Yong Ting, Teck-Hock Toh, Pui-Ying Wong, Pei-Jun Woo, Su-Woan Wo und Gek-Ling Tan. „Effectiveness of Using Artificial Intelligence for Early Child Development Screening“. Green Intelligent Systems and Applications 3, Nr. 1 (09.05.2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.53623/gisa.v3i1.229.
Der volle Inhalt der QuelleGHAFFARI, REZA, IOAN GROSU, DACIANA ILIESCU, EVOR HINES und MARK LEESON. „DIMENSIONALITY REDUCTION FOR SENSORY DATASETS BASED ON MASTER–SLAVE SYNCHRONIZATION OF LORENZ SYSTEM“. International Journal of Bifurcation and Chaos 23, Nr. 05 (Mai 2013): 1330013. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127413300139.
Der volle Inhalt der QuellePavlov, Nikolay A., Anna E. Andreychenko, Anton V. Vladzymyrskyy, Anush A. Revazyan, Yury S. Kirpichev und Sergey P. Morozov. „Reference medical datasets (MosMedData) for independent external evaluation of algorithms based on artificial intelligence in diagnostics“. Digital Diagnostics 2, Nr. 1 (30.04.2021): 49–66. http://dx.doi.org/10.17816/dd60635.
Der volle Inhalt der QuelleAkgül, İsmail, Volkan Kaya und Özge Zencir Tanır. „A novel hybrid system for automatic detection of fish quality from eye and gill color characteristics using transfer learning technique“. PLOS ONE 18, Nr. 4 (25.04.2023): e0284804. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0284804.
Der volle Inhalt der QuelleVasilev, Y. A., T. M. Bobrovskaya, K. M. Arzamasov, S. F. Chetverikov, A. V. Vladzymyrskyy, O. V. Omelyanskaya, A. E. Andreychenko, N. A. Pavlov und L. N. Anishchenko. „Medical datasets for machine learning: fundamental principles of standartization and systematization“. Manager Zdravookhranenia, Nr. 4 (07.06.2023): 28–41. http://dx.doi.org/10.21045/1811-0185-2023-4-28-41.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Ning-Ning, Fang-Fang Wang, Jue Zhou, Chang Liu und Fan Qu. „Establishment and Analysis of a Combined Diagnostic Model of Polycystic Ovary Syndrome with Random Forest and Artificial Neural Network“. BioMed Research International 2020 (20.08.2020): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2613091.
Der volle Inhalt der QuelleAntczak, Karol. „On regularization properties of artificial datasets for deep learning“. Computer Science and Mathematical Modelling, Nr. 9/2019 (30.11.2019): 13–18. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0013.6599.
Der volle Inhalt der QuelleMathur, Varoon, Caitlin Lustig und Elizabeth Kaziunas. „Disordering Datasets“. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, CSCW2 (07.11.2022): 1–33. http://dx.doi.org/10.1145/3555141.
Der volle Inhalt der QuelleAlshayeb, Mohammad, und Mashaan A. Alshammari. „The Effect of the Dataset Size on the Accuracy of Software Defect Prediction Models: An Empirical Study“. Inteligencia Artificial 24, Nr. 68 (26.10.2021): 72–88. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol24iss68pp72-88.
Der volle Inhalt der QuelleOrelaja, Adeyinka, Chidubem Ejiofor, Samuel Sarpong, Success Imakuh, Christian Bassey, Iheanyichukwu Opara, Josiah Nii Armah Tettey und Omolola Akinola. „Attribute-specific Cyberbullying Detection Using Artificial Intelligence“. Journal of Electronic & Information Systems 6, Nr. 1 (28.02.2024): 10–21. http://dx.doi.org/10.30564/jeis.v6i1.6206.
Der volle Inhalt der QuelleWilde, Henry, Vincent Knight und Jonathan Gillard. „Evolutionary dataset optimisation: learning algorithm quality through evolution“. Applied Intelligence 50, Nr. 4 (27.12.2019): 1172–91. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-019-01592-4.
Der volle Inhalt der QuelleHarper, F. Maxwell, und Joseph A. Konstan. „The MovieLens Datasets“. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 5, Nr. 4 (07.01.2016): 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/2827872.
Der volle Inhalt der QuelleSgantzos, Konstantinos, und Ian Grigg. „Artificial Intelligence Implementations on the Blockchain. Use Cases and Future Applications“. Future Internet 11, Nr. 8 (02.08.2019): 170. http://dx.doi.org/10.3390/fi11080170.
Der volle Inhalt der QuelleAnsari, Shaheer, Afida Ayob, Molla Shahadat Hossain Lipu, Aini Hussain und Mohamad Hanif Md Saad. „Multi-Channel Profile Based Artificial Neural Network Approach for Remaining Useful Life Prediction of Electric Vehicle Lithium-Ion Batteries“. Energies 14, Nr. 22 (11.11.2021): 7521. http://dx.doi.org/10.3390/en14227521.
Der volle Inhalt der QuelleKnoblock, Craig A., und Pedro Szekely. „Exploiting Semantics for Big Data Integration“. AI Magazine 36, Nr. 1 (25.03.2015): 25–38. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v36i1.2565.
Der volle Inhalt der QuelleChiang, Cheng-Han, und Hung-yi Lee. „On the Transferability of Pre-trained Language Models: A Study from Artificial Datasets“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 10518–25. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21295.
Der volle Inhalt der QuelleChen, M., V. Rotemberg, J. Lester, R. Novoa, A. Chiou und R. Daneshjou. „662 Evaluation of diagnosis diversity in artificial intelligence datasets“. Journal of Investigative Dermatology 142, Nr. 8 (August 2022): S114. http://dx.doi.org/10.1016/j.jid.2022.05.673.
Der volle Inhalt der QuelleWahid, Kareem A., Enrico Glerean, Jaakko Sahlsten, Joel Jaskari, Kimmo Kaski, Mohamed A. Naser, Renjie He, Abdallah S. R. Mohamed und Clifton D. Fuller. „Artificial Intelligence for Radiation Oncology Applications Using Public Datasets“. Seminars in Radiation Oncology 32, Nr. 4 (Oktober 2022): 400–414. http://dx.doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.009.
Der volle Inhalt der QuelleMesquita, Diego P. P., João Paulo P. Gomes und Leonardo R. Rodrigues. „Artificial Neural Networks with Random Weights for Incomplete Datasets“. Neural Processing Letters 50, Nr. 3 (06.03.2019): 2345–72. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-019-10012-0.
Der volle Inhalt der QuelleAltman, RB. „Artificial intelligence (AI) systems for interpreting complex medical datasets“. Clinical Pharmacology & Therapeutics 101, Nr. 5 (17.03.2017): 585–86. http://dx.doi.org/10.1002/cpt.650.
Der volle Inhalt der QuelleUma, Alexandra N., Tommaso Fornaciari, Dirk Hovy, Silviu Paun, Barbara Plank und Massimo Poesio. „Learning from Disagreement: A Survey“. Journal of Artificial Intelligence Research 72 (27.12.2021): 1385–470. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12752.
Der volle Inhalt der QuelleMehta, Harshkumar, und Kalpdrum Passi. „Social Media Hate Speech Detection Using Explainable Artificial Intelligence (XAI)“. Algorithms 15, Nr. 8 (17.08.2022): 291. http://dx.doi.org/10.3390/a15080291.
Der volle Inhalt der QuelleAggarwal, Mukul, Amod Kumar Tiwari und M. Partha Sarathi. „Comparative Analysis of Deep Learning Models on Brain Tumor Segmentation Datasets: BraTS 2015-2020 Datasets“. Revue d'Intelligence Artificielle 36, Nr. 6 (31.12.2022): 863–71. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360606.
Der volle Inhalt der QuelleDewangan, Neha, Kavita Thakur, Sunandan Mandal und Bikesh Kumar Singh. „Time-Frequency Image-based Speech Emotion Recognition using Artificial Neural Network“. Journal of Ravishankar University (PART-B) 36, Nr. 2 (31.12.2023): 144–57. http://dx.doi.org/10.52228/jrub.2023-36-2-10.
Der volle Inhalt der QuelleDognin, Pierre, Igor Melnyk, Youssef Mroueh, Inkit Padhi, Mattia Rigotti, Jarret Ross, Yair Schiff, Richard A. Young und Brian Belgodere. „Image Captioning as an Assistive Technology: Lessons Learned from VizWiz 2020 Challenge“. Journal of Artificial Intelligence Research 73 (31.01.2022): 437–59. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13113.
Der volle Inhalt der QuellePolymenis, Ioannis, Maryam Haroutunian, Rose Norman und David Trodden. „Virtual Underwater Datasets for Autonomous Inspections“. Journal of Marine Science and Engineering 10, Nr. 9 (13.09.2022): 1289. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10091289.
Der volle Inhalt der QuelleLandes, Juergen, und Jon Williamson. „Objective Bayesian Nets for Integrating Consistent Datasets“. Journal of Artificial Intelligence Research 74 (27.05.2022): 393–458. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13363.
Der volle Inhalt der QuelleRodriguez-Baena, Domingo S. „Extracting and validating biclusters from binary datasets“. AI Communications 26, Nr. 4 (2013): 417–18. http://dx.doi.org/10.3233/aic-130570.
Der volle Inhalt der QuelleAlfonso Perez, Gerardo, und Javier Caballero Villarraso. „Alzheimer Identification through DNA Methylation and Artificial Intelligence Techniques“. Mathematics 9, Nr. 19 (04.10.2021): 2482. http://dx.doi.org/10.3390/math9192482.
Der volle Inhalt der QuelleVobecký, Antonín, David Hurych, Michal Uřičář, Patrick Pérez und Josef Sivic. „Artificial Dummies for Urban Dataset Augmentation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 3 (18.05.2021): 2692–700. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16373.
Der volle Inhalt der QuelleMerdas, Hussam, und Ayad Mousa. „Forecasting Sales of Iraqi Dates Using Artificial Intelligence“. Iraqi Journal of Intelligent Computing and Informatics (IJICI) 2, Nr. 2 (17.11.2023): 130–45. http://dx.doi.org/10.52940/ijici.v2i2.47.
Der volle Inhalt der QuelleKang, Myounghee, Takeshi Nakamura und Akira Hamano. „A methodology for acoustic and geospatial analysis of diverse artificial-reef datasets“. ICES Journal of Marine Science 68, Nr. 10 (02.09.2011): 2210–21. http://dx.doi.org/10.1093/icesjms/fsr141.
Der volle Inhalt der QuelleAgliari, Elena, Francesco Alemanno, Miriam Aquaro, Adriano Barra, Fabrizio Durante und Ido Kanter. „Hebbian dreaming for small datasets“. Neural Networks 173 (Mai 2024): 106174. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106174.
Der volle Inhalt der QuelleChiaia, Bernardino, und Valerio De Biagi. „Archetypal Use of Artificial Intelligence for Bridge Structural Monitoring“. Applied Sciences 10, Nr. 20 (14.10.2020): 7157. http://dx.doi.org/10.3390/app10207157.
Der volle Inhalt der QuelleKamp, R. G., und H. H. G. Savenije. „Optimising training data for ANNs with Genetic Algorithms“. Hydrology and Earth System Sciences 10, Nr. 4 (07.09.2006): 603–8. http://dx.doi.org/10.5194/hess-10-603-2006.
Der volle Inhalt der QuellePerafan-Lopez, Juan Carlos, Valeria Lucía Ferrer-Gregory, César Nieto-Londoño und Julián Sierra-Pérez. „Performance Analysis and Architecture of a Clustering Hybrid Algorithm Called FA+GA-DBSCAN Using Artificial Datasets“. Entropy 24, Nr. 7 (25.06.2022): 875. http://dx.doi.org/10.3390/e24070875.
Der volle Inhalt der QuelleAdolfo, Cid Mathew Santiago, Hassan Chizari, Thu Yein Win und Salah Al-Majeed. „Sample Reduction for Physiological Data Analysis Using Principal Component Analysis in Artificial Neural Network“. Applied Sciences 11, Nr. 17 (06.09.2021): 8240. http://dx.doi.org/10.3390/app11178240.
Der volle Inhalt der QuelleGuha, Ritam, Manosij Ghosh, Pawan Kumar Singh, Ram Sarkar und Mita Nasipuri. „M-HMOGA: A New Multi-Objective Feature Selection Algorithm for Handwritten Numeral Classification“. Journal of Intelligent Systems 29, Nr. 1 (14.06.2019): 1453–67. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2019-0064.
Der volle Inhalt der QuelleAliyari, Mostafa, und Yonas Zewdu Ayele. „Application of Artificial Neural Networks for Power Load Prediction in Critical Infrastructure: A Comparative Case Study“. Applied System Innovation 6, Nr. 6 (30.11.2023): 115. http://dx.doi.org/10.3390/asi6060115.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Somaiya, und Ali Khan. „SkinViT: A transformer based method for Melanoma and Nonmelanoma classification“. PLOS ONE 18, Nr. 12 (27.12.2023): e0295151. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0295151.
Der volle Inhalt der QuellePark, Min-Ho, Chang-Min Lee, Antony John Nyongesa, Hee-Joo Jang, Jae-Hyuk Choi, Jae-Jung Hur und Won-Ju Lee. „Prediction of Emission Characteristics of Generator Engine with Selective Catalytic Reduction Using Artificial Intelligence“. Journal of Marine Science and Engineering 10, Nr. 8 (13.08.2022): 1118. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10081118.
Der volle Inhalt der QuelleNwokoma, Faith, Justin Foreman und Cajetan M. Akujuobi. „Effective Data Reduction Using Discriminative Feature Selection Based on Principal Component Analysis“. Machine Learning and Knowledge Extraction 6, Nr. 2 (03.04.2024): 789–99. http://dx.doi.org/10.3390/make6020037.
Der volle Inhalt der QuelleDouzas, Georgios, Maria Lechleitner und Fernando Bacao. „Improving the quality of predictive models in small data GSDOT: A new algorithm for generating synthetic data“. PLOS ONE 17, Nr. 4 (07.04.2022): e0265626. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0265626.
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