Zeitschriftenartikel zum Thema „Online deep learning“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Online deep learning" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Wu, Sheng, Ancong Wu und Wei-Shi Zheng. „Online deep transferable dictionary learning“. Pattern Recognition 118 (Oktober 2021): 108007. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108007.
Der volle Inhalt der QuelleMurray‐Johnson, Kayon, Andrea Munro und Racheal Popoola. „Immersive deep learning activities online“. New Directions for Adult and Continuing Education 2021, Nr. 169 (März 2021): 35–49. http://dx.doi.org/10.1002/ace.20412.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Hea-Jin, und Eun-ok Baek. „Facilitating Deep Learning in a Learning Community“. International Journal of Technology and Human Interaction 8, Nr. 1 (Januar 2012): 1–13. http://dx.doi.org/10.4018/jthi.2012010101.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Jie, Yang Liu, Jinzhong Liu und Zuguang Qu. „Effectiveness of English Online Learning Based on Deep Learning“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13.04.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1310194.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Si-si, Jian-wei Liu, Xin Zuo, Run-kun Lu und Si-ming Lian. „Online deep learning based on auto-encoder“. Applied Intelligence 51, Nr. 8 (09.01.2021): 5420–39. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-020-02058-8.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Bingqian, Zhiyi Huang und Chuan Wu. „Adversarial Deep Learning for Online Resource Allocation“. ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems 6, Nr. 4 (31.12.2021): 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3494526.
Der volle Inhalt der QuelleZinovyeva, Elizaveta, Wolfgang Karl Härdle und Stefan Lessmann. „Antisocial online behavior detection using deep learning“. Decision Support Systems 138 (November 2020): 113362. http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2020.113362.
Der volle Inhalt der QuelleJain, Prisha, und Chaya Ravindra. „Classifying Emotional Engagement in Online Learning Via Deep Learning Architecture“. International Journal of Advanced Engineering, Management and Science 10, Nr. 5 (2024): 063–70. http://dx.doi.org/10.22161/ijaems.105.2.
Der volle Inhalt der QuelleD, Swaroop Gowda, und Ravi Dandu. „Machine Learning and Deep Learning Algorithm for Online Bullying Identification“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 6 (30.06.2023): 2708–11. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.53951.
Der volle Inhalt der QuelleMusa Yaagoup, Khalid Mohammed, und Mohamed Elhafiz Mustafa. „Online Arabic Handwriting Characters Recognition using Deep Learning“. IJARCCE 9, Nr. 10 (30.10.2020): 83–92. http://dx.doi.org/10.17148/ijarcce.2020.91014.
Der volle Inhalt der QuelleCerezci, Feyza, Serap Kazan, Muhammed Ali Oz, Cemil Oz, Tugrul Tasci, Selman Hizal und Caglayan Altay. „Online metallic surface defect detection using deep learning“. Emerging Materials Research 9, Nr. 4 (01.12.2020): 1266–73. http://dx.doi.org/10.1680/jemmr.20.00197.
Der volle Inhalt der QuelleAl-Adhaileh, Mosleh Hmoud, Theyazn H. H. Aldhyani und Ans D. Alghamdi. „Online Troll Reviewer Detection Using Deep Learning Techniques“. Applied Bionics and Biomechanics 2022 (08.06.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4637594.
Der volle Inhalt der QuelleRosie, Anthony. „Online pedagogies and the promotion of “deep learning”“. Information Services & Use 20, Nr. 2-3 (01.04.2000): 109–16. http://dx.doi.org/10.3233/isu-2000-202-306.
Der volle Inhalt der QuelleSAMATHA, JULURI, PRASHANTH REDDY VOLADRI, SAGAR DHANUNJAY und SAI KOUNDINYA GATTU. „VERIFICATION FOR ONLINE SIGNATURE BIOMETRICS USING DEEP LEARNING“. i-manager's Journal on Computer Science 8, Nr. 3 (2020): 12. http://dx.doi.org/10.26634/jcom.8.3.18074.
Der volle Inhalt der QuelleFilius, Renée Marianne, Renske A. M. de Kleijn, Sabine G. Uijl, Frans J. Prins, Harold V. M. Rijen und Diederick E. Grobbee. „Promoting deep learning through online feedback in SPOCs“. Frontline Learning Research 6, Nr. 2 (12.11.2018): 92–113. http://dx.doi.org/10.14786/flr.v6i2.350.
Der volle Inhalt der QuelleChowanda, Andry, Nadia Nadia und Lie Maximilianus Maria Kolbe. „Identifying clickbait in online news using deep learning“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, Nr. 3 (01.06.2023): 1755–61. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i3.4444.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Yun. „Online course resource recommendation based on deep learning“. Procedia Computer Science 228 (2023): 638–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.11.074.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Hankang. „Deep learning in multiplayer online battle arena games“. Applied and Computational Engineering 38, Nr. 1 (22.01.2024): 80–85. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/38/20230533.
Der volle Inhalt der QuelleShani, Lior, Tom Zahavy und Shie Mannor. „Online Apprenticeship Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 8 (28.06.2022): 8240–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20798.
Der volle Inhalt der QuelleKrishna, Dr N. Gopala. „FACIAL EXPRESSION DETECTION USING DEEP LEARNING“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 04 (28.04.2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem32013.
Der volle Inhalt der QuelleSugden, Nicole, Robyn Brunton, Jasmine MacDonald, Michelle Yeo und Ben Hicks. „Evaluating student engagement and deep learning in interactive online psychology learning activities“. Australasian Journal of Educational Technology 37, Nr. 2 (10.05.2021): 45–65. http://dx.doi.org/10.14742/ajet.6632.
Der volle Inhalt der QuelleNaidu, B. Ramesh, Naresh Tangudu, Chandra Sekhar, K. Kavitha, B. V. Ramana, P. Venkateswarlu Reddy, Jayavardhanarao Sahukaru und Raj Ganesh Lopinti. „Toxic Comment Classification using Deep Learning“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 7 (01.09.2023): 93–104. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i7.7834.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Pingyang, und Juan Zhang. „Online mobile learning resource recommendation method based on deep reinforcement learning“. International Journal of Innovation and Sustainable Development 1, Nr. 1 (2023): 1—thisLastPage. http://dx.doi.org/10.1504/ijisd.2023.10056670.
Der volle Inhalt der QuelleDing, Hui, Yajun Chen und Linling Wang. „College English Online Teaching Model Based on Deep Learning“. Security and Communication Networks 2021 (21.12.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8919320.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Chunyan. „Emotion Recognition of College Students’ Online Learning Engagement Based on Deep Learning“. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 17, Nr. 06 (29.03.2022): 110–22. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v17i06.30019.
Der volle Inhalt der QuelleSchlagenhauf, Tobias, Nicholas Ammann und Jürgen Fleischer. „Online Learning für die präventive Verschleißdetektion/Online Learning for preventive wear detection – Online Retraining of Deep Learning models for unknown wear patterns“. wt Werkstattstechnik online 111, Nr. 07-08 (2021): 475–80. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2021-07-08-7.
Der volle Inhalt der QuelleKankevičiūtė, Eglė, Milita Songailaitė, Bohdan Zhyhun und Justina Mandravickaitė. „LITHUANIAN HATE SPEECH CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING METHODS“. Automation of technological and business processes 15, Nr. 3 (12.09.2023): 20–29. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v15i3.2621.
Der volle Inhalt der QuelleMa, XiaoRui. „Influence Study of Learners’ Independent Learning Ability on Learning Performance in Online Learning“. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 17, Nr. 09 (10.05.2022): 201–13. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v17i09.30925.
Der volle Inhalt der QuelleChae, Byungjoo, Jinsun Park, Tae-Hyun Kim und Donghyeon Cho. „Online Learning for Reference-Based Super-Resolution“. Electronics 11, Nr. 7 (28.03.2022): 1064. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11071064.
Der volle Inhalt der QuelleFahid, Fahmid Morshed, Jonathan Rowe, Yeojin Kim, Shashank Srivastava und James Lester. „Online Reinforcement Learning-Based Pedagogical Planning for Narrative-Centered Learning Environments“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 21 (24.03.2024): 23191–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30365.
Der volle Inhalt der QuelleGoud, Sai Pavan. „Cyber Bullying Detection Using Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 5 (31.05.2024): 3911–15. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62270.
Der volle Inhalt der QuelleMakris, Christos, und Michael Angelos Simos. „OTNEL: A Distributed Online Deep Learning Semantic Annotation Methodology“. Big Data and Cognitive Computing 4, Nr. 4 (29.10.2020): 31. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc4040031.
Der volle Inhalt der QuelleHasugian, Leshivan Savenjer, und Suharjito Suharjito. „Fraud Detection for Online Interbank Transaction Using Deep Learning“. Syntax Literate ; Jurnal Ilmiah Indonesia 8, Nr. 6 (20.06.2023): 4263–75. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v8i6.12627.
Der volle Inhalt der QuelleCals, Bram, Yingqian Zhang, Remco Dijkman und Claudy van Dorst. „Solving the online batching problem using deep reinforcement learning“. Computers & Industrial Engineering 156 (Juni 2021): 107221. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2021.107221.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Ange, Ruixue Guo, Qiucheng Ma, Lingzhi Ma, Yunsheng Cao und Jun Liu. „Online sorting of drilled lotus seeds using deep learning“. Biosystems Engineering 221 (September 2022): 118–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2022.06.015.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Hang, Qijin She, Chenyang Zhu, Yin Yang und Kai Xu. „Online 3D Bin Packing with Constrained Deep Reinforcement Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 1 (18.05.2021): 741–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16155.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Jianxia, Byron Havard und Heng Li. „Dynamic online discussion: task‐oriented interaction for deep learning“. Educational Media International 42, Nr. 3 (September 2005): 207–18. http://dx.doi.org/10.1080/09523980500161221.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Zipei, Xuan Song, Tianqi Xia, Renhe Jiang, Ryosuke Shibasaki und Ritsu Sakuramachi. „Online Deep Ensemble Learning for Predicting Citywide Human Mobility“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 2, Nr. 3 (18.09.2018): 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3264915.
Der volle Inhalt der QuelleKe, Fengfeng, und Kui Xie. „Toward deep learning for adult students in online courses“. Internet and Higher Education 12, Nr. 3-4 (Dezember 2009): 136–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.iheduc.2009.08.001.
Der volle Inhalt der QuelleAustin, Daniel, Ashutosh Sanzgiri, Kannan Sankaran, Ryan Woodard, Amit Lissack und Samuel Seljan. „Classifying sensitive content in online advertisements with deep learning“. International Journal of Data Science and Analytics 10, Nr. 3 (20.03.2020): 265–76. http://dx.doi.org/10.1007/s41060-020-00212-6.
Der volle Inhalt der QuelleHacker, Douglas J., und Dale S. Niederhauser. „Promoting Deep and Durable Learning in the Online Classroom“. New Directions for Teaching and Learning 2000, Nr. 84 (2000): 53–63. http://dx.doi.org/10.1002/tl.848.
Der volle Inhalt der Quelleand Biomechanics, Applied Bionics. „Retracted: Online Troll Reviewer Detection Using Deep Learning Techniques“. Applied Bionics and Biomechanics 2023 (16.08.2023): 1. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9757592.
Der volle Inhalt der QuelleZhong, Yuan, Jing Zhou, Ping Li und Jie Gong. „Dynamically evolving deep neural networks with continuous online learning“. Information Sciences 646 (Oktober 2023): 119411. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119411.
Der volle Inhalt der QuelleShiva, Sreenivasan, Minghui Hu und Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan. „Online learning using deep random vector functional link network“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 125 (Oktober 2023): 106676. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106676.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Wei, Lei Shu, Weibo Zhong, Wei Lu, Daoyi Ma und Yizhen Meng. „Online classification of soybean seeds based on deep learning“. Engineering Applications of Artificial Intelligence 123 (August 2023): 106434. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106434.
Der volle Inhalt der Quelle全, 洁. „Development of Online Deep Learning Questionnaire for College Students“. Advances in Psychology 14, Nr. 05 (2024): 543–48. http://dx.doi.org/10.12677/ap.2024.145346.
Der volle Inhalt der QuelleGratz, Erin, Bettyjo Bouchey, Megan Kohler, Monica L. Simonsen und Jessica L. Knott. „Creating Authentic Learning Through Online Personal Learning Networks“. International Journal of Online Pedagogy and Course Design 11, Nr. 2 (April 2021): 31–47. http://dx.doi.org/10.4018/ijopcd.2021040103.
Der volle Inhalt der QuelleTzeng, Jian-Wei, Chia-An Lee, Nen-Fu Huang, Hao-Hsuan Huang und Chin-Feng Lai. „MOOC Evaluation System Based on Deep Learning“. International Review of Research in Open and Distributed Learning 23, Nr. 1 (01.02.2022): 21–40. http://dx.doi.org/10.19173/irrodl.v22i4.5417.
Der volle Inhalt der QuelleFebria, Nyka Dwi, und Lulu Hasnadianti Putri. „Tutorial and Lecture Activities on Deep Online Learning in Dentistry“. Insisiva Dental Journal: Majalah Kedokteran Gigi Insisiva 13, Nr. 1 (21.05.2024): 32–40. http://dx.doi.org/10.18196/di.v13i1.21843.
Der volle Inhalt der QuelleYao, Yanyan. „A Study on the Factors Influencing College Students' Autonomous Learning Ability from the Perspective of Online Learning“. Journal of Intelligence and Knowledge Engineering 1, Nr. 3 (September 2023): 39–47. http://dx.doi.org/10.62517/jike.202304306.
Der volle Inhalt der Quelle