Zeitschriftenartikel zum Thema „Computational Learning Sciences“
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Willcox, Karen. „Scientific Machine Learning“. Aerospace Testing International 2020, Nr. 2 (Juni 2020): 14. http://dx.doi.org/10.12968/s1478-2774(22)50190-8.
Der volle Inhalt der QuelleFrank, Michael, Dimitris Drikakis und Vassilis Charissis. „Machine-Learning Methods for Computational Science and Engineering“. Computation 8, Nr. 1 (03.03.2020): 15. http://dx.doi.org/10.3390/computation8010015.
Der volle Inhalt der QuelleBirhane, Abeba, und Olivia Guest. „Towards Decolonising Computational Sciences“. Kvinder, Køn & Forskning, Nr. 2 (08.02.2021): 60–73. http://dx.doi.org/10.7146/kkf.v29i2.124899.
Der volle Inhalt der QuelleNick, Mitchel Res. „Learning Through Computational Modeling“. Computers in the Schools 14, Nr. 1-2 (04.12.1997): 143–52. http://dx.doi.org/10.1300/j025v14n01_11.
Der volle Inhalt der QuelleDodig-Crnkovic, G. „Natural morphological computation as foundation of learning to learn in humans, other living organisms, and intelligent machines“. Philosophical Problems of Information Technologies and Cyberspace, Nr. 1 (14.07.2021): 4–34. http://dx.doi.org/10.17726/philit.2021.1.1.
Der volle Inhalt der QuelleDodig-Crnkovic, Gordana. „Natural Morphological Computation as Foundation of Learning to Learn in Humans, Other Living Organisms, and Intelligent Machines“. Philosophies 5, Nr. 3 (01.09.2020): 17. http://dx.doi.org/10.3390/philosophies5030017.
Der volle Inhalt der QuelleThiessen, Erik D. „What's statistical about learning? Insights from modelling statistical learning as a set of memory processes“. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 372, Nr. 1711 (05.01.2017): 20160056. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2016.0056.
Der volle Inhalt der QuelleSchaal, Stefan, Auke Ijspeert und Aude Billard. „Computational approaches to motor learning by imitation“. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences 358, Nr. 1431 (17.02.2003): 537–47. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2002.1258.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Jiming, und Diwakar Shukla. „Integration of machine learning with computational structural biology of plants“. Biochemical Journal 479, Nr. 8 (29.04.2022): 921–28. http://dx.doi.org/10.1042/bcj20200942.
Der volle Inhalt der QuelleRundo, Leonardo, Andrea Tangherloni und Carmelo Militello. „Artificial Intelligence Applied to Medical Imaging and Computational Biology“. Applied Sciences 12, Nr. 18 (08.09.2022): 9052. http://dx.doi.org/10.3390/app12189052.
Der volle Inhalt der QuelleToivonen, Hannu. „Computational creativity beyond machine learning“. Physics of Life Reviews 34-35 (Dezember 2020): 52–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.plrev.2020.06.007.
Der volle Inhalt der QuelleOreski, Dijana. „Application of Machine Learning Methods for Data Analytics in Social Sciences“. WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS 22 (07.03.2023): 69–72. http://dx.doi.org/10.37394/23202.2023.22.8.
Der volle Inhalt der QuelleFernández, Jacqueline M., Mariela E. Zúñiga, María V. Rosas und Roberto A. Guerrero. „Experiences in Learning Problem-Solving through Computational Thinking“. Journal of Computer Science and Technology 18, Nr. 02 (09.10.2018): e15. http://dx.doi.org/10.24215/16666038.18.e15.
Der volle Inhalt der QuelleCabrero-Holgueras, José, und Sergio Pastrana. „SoK: Privacy-Preserving Computation Techniques for Deep Learning“. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2021, Nr. 4 (23.07.2021): 139–62. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2021-0064.
Der volle Inhalt der QuelleGinestet, Cedric. „Semisupervised Learning for Computational Linguistics“. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society) 172, Nr. 3 (Juni 2009): 694. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-985x.2009.00595_2.x.
Der volle Inhalt der QuellePerez, B., C. Castellanos und D. Correal. „Measuring the quality of the blended learning approach to teaching computational sciences“. Journal of Physics: Conference Series 1587 (Juli 2020): 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1587/1/012021.
Der volle Inhalt der QuelleXi, Yue, Wenjing Jia, Qiguang Miao, Xiangzeng Liu, Xiaochen Fan und Jian Lou. „DyCC-Net: Dynamic Context Collection Network for Input-Aware Drone-View Object Detection“. Remote Sensing 14, Nr. 24 (13.12.2022): 6313. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246313.
Der volle Inhalt der QuelleGuha Majumdar, Mrittunjoy. „Quantum 3.0: Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond“. Current Natural Sciences and Engineering 1, Nr. 3 (29.05.2024): 175–87. http://dx.doi.org/10.63015/3a-2425.1.3.
Der volle Inhalt der QuelleGuha Majumdar, Mrittunjoy. „Quantum 3.0: Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond“. Current Natural Sciences and Engineering 1, Nr. 3 (29.05.2024): 175–87. http://dx.doi.org/10.63015/3a-2425.1.1.
Der volle Inhalt der QuelleAmour, Idrissa S. „STACK for Computational Science, Mathematics and Engineering e-Learners“. Tanzania Journal of Engineering and Technology 42, Nr. 4 (23.02.2024): 69–80. http://dx.doi.org/10.52339/tjet.v42i4.825.
Der volle Inhalt der QuelleKatai, Zoltan. „Promoting computational thinking of both sciences- and humanities-oriented students: an instructional and motivational design perspective“. Educational Technology Research and Development 68, Nr. 5 (03.04.2020): 2239–61. http://dx.doi.org/10.1007/s11423-020-09766-5.
Der volle Inhalt der QuelleAngermueller, Christof, Tanel Pärnamaa, Leopold Parts und Oliver Stegle. „Deep learning for computational biology“. Molecular Systems Biology 12, Nr. 7 (Juli 2016): 878. http://dx.doi.org/10.15252/msb.20156651.
Der volle Inhalt der QuelleRosenfeld, Ariel, und Avshalom Elmalech. „Information Science Students’ Background and Data Science Competencies: An Exploratory Study“. Journal of Education for Library and Information Science 64, Nr. 4 (01.10.2023): 385–403. http://dx.doi.org/10.3138/jelis-2021-0076.
Der volle Inhalt der QuelleKumala, Farida Nur, Arnelia Dwi Yasa, Adam Bin Haji Jait, Aji Prasetya Wibawa und Laily Hidayah. „Patterns of Computational Thinking Skills for Elementary Prospectives Teacher in Science Learning: Gender Analysis Studies“. International Journal of Elementary Education 7, Nr. 4 (28.12.2023): 646–56. http://dx.doi.org/10.23887/ijee.v7i4.68611.
Der volle Inhalt der QuelleBjorck, Johan, Brendan H. Rappazzo, Qinru Shi, Carrie Brown-Lima, Jennifer Dean, Angela Fuller und Carla Gomes. „Accelerating Ecological Sciences from Above: Spatial Contrastive Learning for Remote Sensing“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 17 (18.05.2021): 14711–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i17.17728.
Der volle Inhalt der QuelleFilatova, Darya, Charles El-Nouty und Uladzislau Punko. „HIGH-THROUGHPUT DEEP LEARNING ALGORITHM FOR DIAGNOSIS AND DEFECTS CLASSIFICATION OF WATERPROOFING MEMBRANES“. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering 16, Nr. 2 (26.06.2020): 26–38. http://dx.doi.org/10.22337/2587-9618-2020-16-2-26-38.
Der volle Inhalt der QuelleR.D., Dhaniya, und Dr Umamaheswari K.M. „Brain Tumor Analysis Empowered with Machine Learning and Deep Learning: A Comprehensive Review with its Recent Computational Techniques“. Webology 19, Nr. 1 (20.01.2022): 764–79. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19054.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Chia-Jung, Chi-Jen Lu und Shi-Chun Tsai. „Extracting Computational Entropy and Learning Noisy Linear Functions“. IEEE Transactions on Information Theory 57, Nr. 8 (August 2011): 5485–96. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2011.2158897.
Der volle Inhalt der QuelleGhulam, Ali, Rahu Sikander und Farman Ali. „AI and Machine Learning-based practices in various domains: A Survey“. VAWKUM Transactions on Computer Sciences 10, Nr. 1 (30.06.2022): 21–41. http://dx.doi.org/10.21015/vtcs.v10i1.1257.
Der volle Inhalt der QuellePau, Danilo Pietro, und Fabrizio Maria Aymone. „Mathematical Formulation of Learning and Its Computational Complexity for Transformers’ Layers“. Eng 5, Nr. 1 (21.12.2023): 34–50. http://dx.doi.org/10.3390/eng5010003.
Der volle Inhalt der QuelleChanda, Pritam, Eduardo Costa, Jie Hu, Shravan Sukumar, John Van Hemert und Rasna Walia. „Information Theory in Computational Biology: Where We Stand Today“. Entropy 22, Nr. 6 (06.06.2020): 627. http://dx.doi.org/10.3390/e22060627.
Der volle Inhalt der QuelleLI, Suiqing, Xinling CHEN, Yuzhu ZHAI, Yijie ZHANG, Zhixing ZHANG und Chunliang FENG. „The computational and neural substrates underlying social learning“. Advances in Psychological Science 29, Nr. 4 (2021): 677. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1042.2021.00677.
Der volle Inhalt der QuelleXavier, Rita, und Leandro Nunes de Castro. „On the use of evolutionary and swarm intelligence algorithms in transfer learning approaches: a review“. International Journal of Biosensors & Bioelectronics 8, Nr. 2 (26.12.2023): 58–64. http://dx.doi.org/10.15406/ijbsbe.2023.08.00235.
Der volle Inhalt der QuelleYanti, Yuli, Diah Rizki Nur Kalifah und Nurul Hidayah. „Implementing Computational Thinking Skills in Socio Scientific Issue (SSI) of Force Material Around Us at Elementary School“. E3S Web of Conferences 482 (2024): 04001. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202448204001.
Der volle Inhalt der QuelleMerino-Armero, José Miguel, José Antonio González-Calero, Ramón Cózar-Gutiérrez und Javier del Olmo-Muñoz. „Unplugged Activities in Cross-Curricular Teaching: Effect on Sixth Graders’ Computational Thinking and Learning Outcomes“. Multimodal Technologies and Interaction 6, Nr. 2 (28.01.2022): 13. http://dx.doi.org/10.3390/mti6020013.
Der volle Inhalt der QuelleBoldea, Afrodita L. „The impact of teaching computational astronomy on the development of students' computer skills“. EPJ Web of Conferences 200 (2019): 02001. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201920002001.
Der volle Inhalt der QuelleLevites, Yulia A., Myles Joshua T. Tan, Akshita Gupta, Jamie L. Fermin, Samuel P. Border, Sanjay Jain, John Tomaszewski, Yulia A. Levites Strekalova und Pinaki Sarder. „89 Bridging Cell Biology and Engineering Sciences: Interdisciplinary Team-based Training in Computational Pathology“. Journal of Clinical and Translational Science 7, s1 (April 2023): 25. http://dx.doi.org/10.1017/cts.2023.172.
Der volle Inhalt der QuelleEl Alami, Marc, Nicolas Casel und Denis Zampunieris. „An architecture for e‐learning system with computational intelligence“. Electronic Library 26, Nr. 3 (06.06.2008): 318–28. http://dx.doi.org/10.1108/02640470810879473.
Der volle Inhalt der QuelleHowley, Iris K., und Carolyn Penstein Rose. „Towards Careful Practices for Automated Linguistic Analysis of Group Learning“. Journal of Learning Analytics 3, Nr. 3 (19.12.2016): 239–62. http://dx.doi.org/10.18608/jla.2016.33.12.
Der volle Inhalt der QuelleSikora, Riyaz, und Michael J. Shaw. „A Computational Study of Distributed Rule Learning“. Information Systems Research 7, Nr. 2 (Juni 1996): 189–97. http://dx.doi.org/10.1287/isre.7.2.189.
Der volle Inhalt der QuelleCzech, Sławomir. „Evaluating the Role of Machine Learning in Economics: A Cutting-Edge Addition or Rhetorical Device?“ Studies in Logic, Grammar and Rhetoric 68, Nr. 1 (01.12.2023): 279–93. http://dx.doi.org/10.2478/slgr-2023-0014.
Der volle Inhalt der QuelleGago, Eduardo. „Teaching and Learning Computational Mathematics with Intensive Application of the Virtual Campus“. WSEAS TRANSACTIONS ON ADVANCES in ENGINEERING EDUCATION 20 (13.10.2023): 81–90. http://dx.doi.org/10.37394/232010.2023.20.11.
Der volle Inhalt der QuelleNiazai, Shafiullah, Ariana Abdul Rahimzai und Hamza Atifnigar. „Applications of MATLAB in Natural Sciences: A Comprehensive Review“. European Journal of Theoretical and Applied Sciences 1, Nr. 5 (01.09.2023): 1006–15. http://dx.doi.org/10.59324/ejtas.2023.1(5).87.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Zhifeng, Linjun Qian, Weiping Shao, Xiaowei Tan und Kai Wang. „Axis Learning for Orientated Objects Detection in Aerial Images“. Remote Sensing 12, Nr. 6 (12.03.2020): 908. http://dx.doi.org/10.3390/rs12060908.
Der volle Inhalt der QuellePeel, Amanda, Troy D. Sadler und Patricia Friedrichsen. „Using Unplugged Computational Thinking to Scaffold Natural Selection Learning“. American Biology Teacher 83, Nr. 2 (01.02.2021): 112–17. http://dx.doi.org/10.1525/abt.2021.83.2.112.
Der volle Inhalt der QuelleMitelman, Amichai, Beverly Yang, Alon Urlainis und Davide Elmo. „Coupling Geotechnical Numerical Analysis with Machine Learning for Observational Method Projects“. Geosciences 13, Nr. 7 (28.06.2023): 196. http://dx.doi.org/10.3390/geosciences13070196.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Linfeng, Huajun Wang und Huiqing Wang. „A Lightweight Conditional Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification“. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 89, Nr. 7 (01.07.2023): 413–23. http://dx.doi.org/10.14358/pers.22-00130r2.
Der volle Inhalt der QuelleAlexandrov, Theodore. „Spatial Metabolomics and Imaging Mass Spectrometry in the Age of Artificial Intelligence“. Annual Review of Biomedical Data Science 3, Nr. 1 (20.07.2020): 61–87. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-biodatasci-011420-031537.
Der volle Inhalt der QuelleLodi, Michael, und Simone Martini. „Computational Thinking, Between Papert and Wing“. Science & Education 30, Nr. 4 (28.04.2021): 883–908. http://dx.doi.org/10.1007/s11191-021-00202-5.
Der volle Inhalt der QuelleGarcía-Martínez, Inmaculada, José María Fernández-Batanero, Jose Fernández-Cerero und Samuel P. León. „Analysing the Impact of Artificial Intelligence and Computational Sciences on Student Performance: Systematic Review and Meta-analysis“. Journal of New Approaches in Educational Research 12, Nr. 1 (15.01.2023): 171. http://dx.doi.org/10.7821/naer.2023.1.1240.
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