Thematische Bibliographien / Machine learning approches

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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Machine learning approches“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 25. Mai 2024

Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Machine learning approches"

N, Abinaya, Anand R, Arunkumar T, and Sameema Begam S. "An Exhaustive Survey on Automatic Text Summarization Using Machine Learning Approches." Webology 18, no. 05 (2021): 1184–90. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si05/web18299.

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Automatic Text Summarization (ATS) is the key challenge in the area of Natural Language Processing (NLP). It deals with generalizing a summary from a given text without losing the vital information. This is a contemporary area because of exponential content growth in internet and applied in summarizing the content available in books, newsletters, internal document analysis, patent research, e-learning etc. Various machine learning approaches are used in order to achieve the performance of human-generated summaries. The system fails to perform at few areas like checking grammatical errors and p

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Falissard, Louis. "Analyse de données textuelles en psychiatrie." Droit, Santé et Société N° 3-4, no. 3 (2018): 47–53. https://doi.org/10.3917/dsso.043.0047.

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Avec la démocratisation des réseaux sociaux et des applications de messagerie, une grande partie de nos interactions sociales se sont digitalisées, notamment vers un format textuel. L’analyse quantitative de ces jeux de données textuelles massifs, grâce à des techniques de machine learning, comme le deep learning notamment, a engendré de nombreuses innovations technologiques qui sont de nos jours quotidiennement utilisées par des millions d’utilisateurs. Le diagnostic en psychiatrie étant basé, au moins en partie, sur le langage, il semble naturel de s’intéresser à l’utilisation de ces techniq

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Haroon, Kinza, Sidra Minhas, Nosheen Sabahat, and Samson Nassrani. "Machine Learning Approches for Prediction of Mental Health Issues in Adolescents: A Comparative Survey." VFAST Transactions on Software Engineering 11, no. 1 (2023): 37–50. http://dx.doi.org/10.21015/vtse.v11i1.1307.

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Mental health is recognized as a non-communicable disease that impairs human lives, sometimes beyond recovery. While everyone is at risk of developing a mental illness, adolescents are more prone to it due to various factors like hormonal changes, study pressure, social pressure, etc. If mental health goes ignored at this stage, it can cause serious, even fatal problems later on in life, which not only impacts a family but also the young workforce of a country. Hence, constant efforts are being made for the early detection of mental disorders so they can be treated better. Early prediction of

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Akbar, Syed Akbar Ali Shah, Imtiaz Ali Korejo, Gulsher Laghari, Kamran Brohi, and Ghulam Ali. "A Review on Cardiovascular Diseases Risk Prediction Approches Based on Machine Learning and Evolutionary Algorithms." VAWKUM Transactions on Computer Sciences 13, no. 1 (2025): 140–60. https://doi.org/10.21015/vtcs.v13i1.2091.

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Across the world, 17 million people die from heart disease each year. Heart-related diseases were the main cause for about 19% percent of deaths in Pakistan in 2016, the same has since now risen to 29%. As per most recent WHO statistics regarding prevalence of heart attacks in Pakistan, approximately more than two hundred thousand (200000) persons died in Pakistan in 2020 due to coronary heart disease, making up 16.49 percent of all fatalities. With a death rate of 193.56 per 100,000 inhabitants, Pakistan is ranked at number 30 in the world. Rising death rate due to heart disease can be minimi

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Roten, Claude-Alain, Serge Nicollerat, Lionel Pousaz, and Guy Genilloud. "Détecter par stylométrie la fraude académique utilisant ChatGPT." Cahiers IRAFPA 1, no. 1 (2023): 1–11. http://dx.doi.org/10.56240/irafpa.cm.v1n1/rot.

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Depuis la fin de l’année 2022, ChatGPT rend possible la rédaction de textes par Intelligence Artificielle. Cette IA faible est un agent conversationnel qui ne comprend ni les textes qu’il produit, ni ceux de son corpus d’entraînement. Car, pour écrire des textes crédibles, le chatbot construit des séquences de mots en choisissant les termes voisins les plus probables d’après les textes d’entraînement utilisés pour son modèle de langage GPT-3.5. Donc, par nature, ChatGPT rédige sans créativité un contenu plausible, mais pas nécessairement conforme à la réalité. Les textes ChatGPT peuvent servir

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Ben-Ari, Yehezkel, Hugues Caly, Hamed Rabiei, and Éric Lemonnier. "Pronostiquer tôt les troubles du spectre autistique : Un défi ?" médecine/sciences 38, no. 5 (2022): 431–37. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022054.

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Les troubles du spectre de l’autisme (TSA) « naissent » in utero à la suite d’évènements pathologiques génétiques ou environnementaux. Le diagnostic des TSA n’est cependant effectué que vers l’âge de 3-5 ans en Europe et aux États-Unis. Un pronostic précoce permettrait pourtant d’atténuer la sévérité des atteintes cognitives, grâce à des approches psycho-éducatives. Une large panoplie d’approches a été suggérée pour établir un pronostic précoce des TSA, se fondant sur l’imagerie cérébrale, sur des enregistrements EEG, sur des biomarqueurs sanguins ou sur l’analyse des contacts visuels. Nous av

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Jaotombo, Franck F. "Positive mental health in work and private life: Extending modeling to a data-driven approach." @GRH N° 50, no. 1 (2024): 77–109. http://dx.doi.org/10.3917/grh.050.0077.

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Cette recherche vise à étendre le concept de la Santé Mentale Positive (PMH) (Keyes, 2002) conçu comme épanouissement, d’un contexte général aux contextes spécifiques professionnel et privé. D’un point de vue conceptuel, à la lumière de la conception intégrée d’équilibre vie privée & vie professionnelle (Sirgy & Lee, 2018), nous explorons l’éventualité que les structures factorielles de la PMH entre vie privée et vie professionnelle puissent être corrélées, mais distinctes. En termes de méthodologie, nous intégrons plusieurs approches. Nous analysons le construit multidimensionnel de P

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Honoré, S., H. E. Azzag, Q. Marcou, et al. "Intelligence artificielle et analyse pharmaceutique : une approche par machine learning." Le Pharmacien Clinicien 59, no. 2 (2024): e21. http://dx.doi.org/10.1016/j.phacli.2024.04.003.

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Slama, Omessaad, Bechir Alaya, and Salah Zidi. "Towards Misbehavior Intelligent Detection Using Guided Machine Learning in Vehicular Ad-hoc Networks (VANET)." Inteligencia Artificial 25, no. 70 (2022): 138–54. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol25iss70pp138-154.

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C-ITS (Cooperative Intelligent Transport Systems) est une nouvelle technologie qui contribue à la réduction des accidents de la circulation et à l'amélioration de la sécurité routière. VANET ( V ehicular A d hoc Networks) sont un système STI basé sur la communication inter-véhicules par la transmission de messages de sécurité de base (BSM), qui sont vulnérables à une variété de comportements inappropriés. Pour résoudre ce défi, nous avons développé dans cet article un système de détection de mauvais comportement (MDS) basé sur une approche d'apprentissage automatisé pour identifier et catégori

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Thohari, Afandi Nur Aziz, Aisyatul Karima, Kuwat Santoso, and Roselina Rahmawati. "Crack Detection in Building Through Deep Learning Feature Extraction and Machine Learning Approch." Journal of Applied Informatics and Computing 8, no. 1 (2024): 1–6. http://dx.doi.org/10.30871/jaic.v8i1.7431.

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Buildings with cracks are extremely hazardous because they have the potential to cause destruction. Numerous occupants of structures such as houses and buildings are at risk when cracks appear. There are numerous techniques for identifying fractures in structures, including visual inspection, tool use, and expert inspection. The present study employed computer vision, a form of artificial intelligence, to detect cracks in buildings. The main objective of this research is to construct a prototype capable of real-time monitoring of cracks in building walls. This research makes use of a methodolo

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "Machine learning approches"

Arman, Molood. "Machine Learning Approaches for Sub-surface Geological Heterogeneous Sources." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG014.

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Dans le domaine de l'exploration et de la production du pétrole et du gaz, il est essentiel de comprendre les structures géologiques de sous-sol, tels que les diagraphies de puits et les échantillons de roche, afin de fournir des outils de prédiction et d'aide à la décision. Exploiter des données provenant de différentes sources, structurées ou non structurées, telles que des bases de données relationnelles et des rapports numérisés portant sur la géologie du sous-sol, est primordial. Le principal défi pour les données structurées réside dans l'absence d'un schéma global permettant de croiser

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Ponthier, Laure. "Application des approches de modelisation et de machine learning a l'individualisation des doses d’anti-infectieux en pediatrie." Electronic Thesis or Diss., Limoges, 2023. http://www.theses.fr/2023LIMO0098.

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Dans un premier temps, nous avons développé un algorithme de Machine Learning (ML), capable d'estimer la meilleure dose initiale de vancomycine chez les nouveau-nés à terme ou prématurés. Nous avons pour cela simulé des profils pharmacocinétiques à l'aide d'un modèle pharmacocinétique de population publié pour développer cet algorithme et nous avons ensuite comparé les performances de l’algorithme de ML sur des profils pharmacocinétiques simulés à ceux d’une deuxième équation déjà publiée et validée dérivée d'un modèle pharmacocinétique de population. L’algorithme Xgboost obtenait les meilleur

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Peyrache, Jean-Philippe. "Nouvelles approches itératives avec garanties théoriques pour l'adaptation de domaine non supervisée." Thesis, Saint-Etienne, 2014. http://www.theses.fr/2014STET4023/document.

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Ces dernières années, l’intérêt pour l’apprentissage automatique n’a cessé d’augmenter dans des domaines aussi variés que la reconnaissance d’images ou l’analyse de données médicales. Cependant, une limitation du cadre classique PAC a récemment été mise en avant. Elle a entraîné l’émergence d’un nouvel axe de recherche : l’Adaptation de Domaine, dans lequel on considère que les données d’apprentissage proviennent d’une distribution (dite source) différente de celle (dite cible) dont sont issues les données de test. Les premiers travaux théoriques effectués ont débouché sur la conclusion selon

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Sourty, Raphael. "Apprentissage de représentation de graphes de connaissances et enrichissement de modèles de langue pré-entraînés par les graphes de connaissances : approches basées sur les modèles de distillation." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30337.

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Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine en pleine expansion axé sur le développement d'algorithmes et de systèmes permettant de comprendre et de manipuler les données du langage naturel. La capacité à traiter et à analyser efficacement les données du langage naturel est devenue de plus en plus importante ces dernières années, car le volume de données textuelles générées par les individus, les organisations et la société dans son ensemble continue de croître de façon significative. Les graphes de connaissances sont des structures qui encodent des informations sur les entités et le

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Cherif, Aymen. "Réseaux de neurones, SVM et approches locales pour la prévision de séries temporelles." Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4003/document.

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La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. On y trouve des applications dans différents domaines tels que : la finance, la médecine, le transport, etc. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage artificiel : les réseaux de neurones et les SVM. On s’est également intéressé à l’intérêt des méta-méthodes pour améliorer les performances des prédicteurs, notamment l’approche locale. Dans une optique de diviser pour régner, les approches locales effectuent le clustering des données avant d’affecter les prédicteurs

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Torregrosa, jordan Sergio. "Approches Hybrides et Méthodes d'Intelligence Artificielle Basées sur la Simulation Numérique pour l'Optimisation des Systèmes Aérodynamiques Complexes." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2024. http://www.theses.fr/2024HESAE002.

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La conception industrielle d'un composant est un processus complexe, long et coûteux, contraint par des spécifications physiques, stylistiques et de développement précises en fonction de ses conditions et de son environnement d'utilisation futurs. En effet, un composant industriel est défini et caractérisé par de nombreux paramètres qui doivent être optimisés pour satisfaire au mieux toutes ces spécifications. Cependant, la complexité de ce problème d'optimisation multiparamétrique sous contraintes est telle que sa résolution analytique est compromise.Dans le passé, un tel problème était résol

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Hollocou, Alexandre. "Nouvelles approches pour le partitionnement de grands graphes." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE063.

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Les graphes sont omniprésents dans de nombreux domaines de recherche, allant de la biologie à la sociologie. Un graphe est une structure mathématique très simple constituée d’un ensemble d’éléments, appelés nœuds, reliés entre eux par des liens, appelés arêtes. Malgré cette simplicité, les graphes sont capables de représenter des systèmes extrêmement complexes, comme les interactions entre protéines ou les collaborations scientifiques. Le partitionnement ou clustering de graphe est un problème central en analyse de graphe dont l’objectif est d’identifier des groupes de nœuds densément intercon

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Godet, Pierre. "Approches par apprentissage pour l’estimation de mouvement multiframe en vidéo." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG005.

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Ce travail porte sur l'exploitation de l'information temporelle sur une séquence de plus de deux images pour l'estimation du flot optique, défini comme le champ dense (en tout pixel) des mouvements apparents dans le repère image. Nous étudions d'une part l'utilisation d'une base de modèles temporels, appris par analyse en composantes principales à partir des données étudiées, pour modéliser la dépendance temporelle du mouvement. Cette première étude se focalise sur le contexte de la vélocimétrie par images de particules en mécanique des fluides. D'autre part, le nouvel état de l'art de l'estim

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Ahrari, Shamimeh. "Implémentation de la radiomique en routine clinique : approche individuelle et analyse de la composante temporelle par des approches d’apprentissage automatique en TEP pour la neuro-oncologie." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. https://docnum.univ-lorraine.fr/public/DDOC_T_2024_0092_AHRARI.pdf.

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La caractérisation non-invasive des gliomes fait partie de la médecine personalisée, aidant ainsi les cliniciens à prendre des décisions optimales pour améliorer la survie des patients tout en préservant leur qualité de vie. Dans ce contexte, l’imagerie moléculaire Tomographie par Emission de Positons (TEP) avec des radiotraceurs marqués aux acides aminés tels que la 18F-FDOPA, est actuellement recommandée par les groupes d’experts internationaux comme un complément à l’imagerie par résonance magnétique conventionnelle. Les progrès dans l’analyse d’images sont désormais axés sur la quantificat

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Barillot, Noëmie. "Nouvelles approches de machine learning pour l'analyse de données en pathologie numérique : application aux lymphomes primitifs du système nerveux central et extension à d'autres pathologies tumorales." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS278.

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Cette thèse explore l'application de nouvelles approches de machine learning (ML) pour l'analyse de données en pathologie numérique, en se concentrant sur des pathologies tumorales rares. Trois études principales sont détaillées, chacune utilisant diverses techniques de ML pour améliorer la compréhension et le traitement de ces maladies.La première étude se concentre sur les lymphomes primitifs du système nerveux central (SNC), un cancer rare du système nerveux central. L'objectif est d'analyser des lames numériques pour prédire l'évolution clinique des patients et identifier des sous-groupes

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Mehr Quellen

Buchteile zum Thema "Machine learning approches"

Madamanchi, Venkata Bhujangarao, A. Nagamuruganandam, C. P. Chandran, and S. Rajathi. "Machine Learning Approches for the Prediction of Diabetes." In Communications in Computer and Information Science. Springer Nature Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-86293-9_12.

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Korde, Vivek M., Jayant P. Giri, Narendra J. Giradkar, and Rajkumar B. Chadge. "Fluidised bed dryer for agricultural products: An approch." In Recent Advances in Material, Manufacturing, and Machine Learning. CRC Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003358596-59.

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PULIDO, Belarmino, Carlos J. ALONSO-GONZÁLEZ, and Anibal BREGON. "Approche par intelligence artificielle du diagnostic basé sur les modèles." In Diagnostic et commande à tolérance de fautes 1. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9058.ch6.

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La discipline de l'intelligence artificielle (IA) se concentre sur le diagnostic initialement abordé comme un problème de classification reliant symptômes et causes. Les approches incluent les systèmes basés sur la connaissance (KBS), les systèmes de raisonnement basés sur des cas (CBR), les systèmes de machine learning et les systèmes basés sur modèle. Les choix dépendent des connaissances disponibles. Les KBS ont historiquement fourni des solutions spécifiques, tandis que le diagnostic basé sur modèle offre des solutions généralisables mais spécifiques.

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Choi Jeungok, Choi Jeeyae, and Choi Woo Jung. "Predicting Depression Among Community Residing Older Adults: A Use of Machine Learning Approch." In Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press, 2018. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-872-3-265.

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The study demonstrated an application of machine learning techniques in building a depression prediction model. We used the NSHAP II data (3,377 subjects and 261 variables) and built the models using a logistic regression with and without L1 regularization. Depression prediction rates ranged 58.33% to 90.48% and 83.33% to 90.44% in the model with and without L1 regularization, respectively. The moderate to high prediction rates imply that the machine learning algorithms built the prediction models successfully.

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Konferenzberichte zum Thema "Machine learning approches"

Khan Akash, Atik Asif, Nusrat Khan, Mohammad Asifur Rahim, Md Jahidul Alam, Md Hasan Imam Bijoy, and Touhid Bhuiyan. "Machine Learning-Driven Approch of Crop Selection for Sustainable Agriculture in Bangladesh." In 2024 27th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT). IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/iccit64611.2024.11021993.

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Abadi, Martin, Ulfar Erlingsson, Ian Goodfellow, et al. "On the Protection of Private Information in Machine Learning Systems: Two Recent Approches." In 2017 IEEE 30th Computer Security Foundations Symposium (CSF). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/csf.2017.10.

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Rahman Aronno, Md Shafiur, Md Thoufiq Zumma, Rashed Prodhan, Fatema Tuz Zohora, Nazmus Sakib, and K. B. M. Tahmiduzzaman. "A Study of Cyber Bullying Classification Using Social Media and Texual Analysis Based on Machine Learning Approches." In 2023 14th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icccnt56998.2023.10306405.

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Lahcen, Gouskir, Edahbi Mohamed, Gouskir Mohammed, Hachimi Hanaa, and Abouhilal Abdelmoula. "Waste solid management using Machine learning approch." In 2022 8th International Conference on Optimization and Applications (ICOA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icoa55659.2022.9934356.

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Shi-Zhong Liao, Xiao-Jun Wang, and Jin-Liang Lu. "An incremental Bayesian approch to sketch recognition [approach read approach]." In Proceedings of 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2005.1527740.

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Pentela, Vyshnavi, Bilva Raja Nilaya Vendra, Dharma Teja Reddy Putluri, Varun Kumar Bodapati, and Satyanaryana Murthy Nimmagadda. "Different Machine Learning Approch's for Diagnosis of Alzheimer's Disease and Vascular Dementia." In 2023 IEEE International Conference on Integrated Circuits and Communication Systems (ICICACS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icicacs57338.2023.10100185.

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Prakash, S. Arut, Dhruvil Shah, Kayalvizhi Jayavel, and Kambombo Mtonga. "Hydropower Energy Generation Prediction Model: A Machine Learning Approch." In 2022 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iccci54379.2022.9740915.

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Salah, Alia, Omar Abu Mohareb, and Hans-Christian Reuss. "Fault Diagnosis for Automotive Electric Machines Based on a Combined Machine Learning and Parameter Estimation Method: An Approch for Predective Maintenance." In 2023 International Conference on Control, Automation and Diagnosis (ICCAD). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/iccad57653.2023.10152363.

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