Zeitschriftenartikel zum Thema „Small datasets“
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Agliari, 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 QuelleIngrassia, Salvatore, und Isabella Morlini. „Neural Network Modeling for Small Datasets“. Technometrics 47, Nr. 3 (August 2005): 297–311. http://dx.doi.org/10.1198/004017005000000058.
Der volle Inhalt der QuelleRicchiuto, Piero, Judy C. G. Sng und Wilson Wen Bin Goh. „Analysing extremely small sized ratio datasets“. International Journal of Bioinformatics Research and Applications 11, Nr. 3 (2015): 268. http://dx.doi.org/10.1504/ijbra.2015.069225.
Der volle Inhalt der QuelleTuomo, Alasalmi, Jaakko Suutala, Juha Röning und Heli Koskimäki. „Better Classifier Calibration for Small Datasets“. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 14, Nr. 3 (14.05.2020): 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/3385656.
Der volle Inhalt der QuelleMontalvão, J., R. Attux und D. G. Silva. „Simple entropy estimator for small datasets“. Electronics Letters 48, Nr. 17 (16.08.2012): 1059–61. http://dx.doi.org/10.1049/el.2012.2002.
Der volle Inhalt der QuelleKhobragade, Vandana, M. S. Pradeep Kumar Patnaik und Srinivasa Rao Sura. „Revaluating Pretraining in Small Size Training Sample Regime“. International Journal of Electrical and Electronics Research 10, Nr. 3 (30.09.2022): 694–704. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100346.
Der volle Inhalt der QuelleBurmakova, Anastasiya, und Diana Kalibatienė. „Applying Fuzzy Inference and Machine Learning Methods for Prediction with a Small Dataset: A Case Study for Predicting the Consequences of Oil Spills on a Ground Environment“. Applied Sciences 12, Nr. 16 (18.08.2022): 8252. http://dx.doi.org/10.3390/app12168252.
Der volle Inhalt der QuelleJamjoom, Mona. „The pertinent single-attribute-based classifier for small datasets classification“. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 10, Nr. 3 (01.06.2020): 3227. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i3.pp3227-3234.
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 QuelleAndonie, Răzvan. „Extreme Data Mining: Inference from Small Datasets“. International Journal of Computers Communications & Control 5, Nr. 3 (01.09.2010): 280. http://dx.doi.org/10.15837/ijccc.2010.3.2481.
Der volle Inhalt der QuelleKu, C. J., und T. L. Fine. „A Bayesian Independence Test for Small Datasets“. IEEE Transactions on Signal Processing 54, Nr. 10 (Oktober 2006): 4026–31. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2006.880243.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Der-Chiang, Hung-Yu Chen und Qi-Shi Shi. „Learning from small datasets containing nominal attributes“. Neurocomputing 291 (Mai 2018): 226–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.02.069.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Weihuang, Guohao Yu, Alina Zare, Brendan Zurweller, Diane L. Rowland, Joel Reyes-Cabrera, Felix B. Fritschi, Roser Matamala und Thomas E. Juenger. „Overcoming small minirhizotron datasets using transfer learning“. Computers and Electronics in Agriculture 175 (August 2020): 105466. http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2020.105466.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Zi’an, Yin Dai, Fayu Liu, Weibing Chen, Yue Liu, Lifu Shi, Sheng Liu und Yuhang Zhou. „Swin MAE: Masked autoencoders for small datasets“. Computers in Biology and Medicine 161 (Juli 2023): 107037. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107037.
Der volle Inhalt der QuelleBhalla, Vandna. „INNOVATIVE MODEL TO AUGMENT SMALL DATASETS FOR CLASSIFICATION“. International Journal of Advanced Research 11, Nr. 04 (30.04.2023): 313–19. http://dx.doi.org/10.21474/ijar01/16658.
Der volle Inhalt der QuelleKeum, Bitna, Juoh Sun, Woojin Lee, Seongheum Park und Harksoo Kim. „Persona-Identified Chatbot through Small-Scale Modeling and Data Transformation“. Electronics 13, Nr. 8 (09.04.2024): 1409. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13081409.
Der volle Inhalt der QuelleBao, Yan, Frank Heilig, Chuo-Hsuan Lee und Edward J. Lusk. „Full Range Testing of the Small Size Effect Bias for Benford Screening: A Note“. International Journal of Economics and Finance 10, Nr. 6 (30.04.2018): 47. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v10n6p47.
Der volle Inhalt der QuelleSumalatha, M., und Latha Parthiban. „Augmentation of Predictive Competence of Non-Small Cell Lung Cancer Datasets through Feature Pre-Processing Techniques“. EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology 8, Nr. 5 (02.11.2022): e1. http://dx.doi.org/10.4108/eetpht.v8i5.3169.
Der volle Inhalt der QuelleBai, Long, Liangyu Wang, Tong Chen, Yuanhao Zhao und Hongliang Ren. „Transformer-Based Disease Identification for Small-Scale Imbalanced Capsule Endoscopy Dataset“. Electronics 11, Nr. 17 (31.08.2022): 2747. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11172747.
Der volle Inhalt der QuelleBao, Yan, Chuo-Hsuan Lee, Frank Heilig und Edward J. Lusk. „Empirical Information on the Small Size Effect Bias Relative to the False Positive Rejection Error for Benford Test-Screening“. International Journal of Economics and Finance 10, Nr. 2 (03.01.2018): 1. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v10n2p1.
Der volle Inhalt der QuelleMabuni, D., und S. Aquter Babu. „High Accurate and a Variant of k-fold Cross Validation Technique for Predicting the Decision Tree Classifier Accuracy“. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering 10, Nr. 2 (10.01.2021): 105–10. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.c8403.0110321.
Der volle Inhalt der QuelleJaryani, Farhang, und Maryam Amiri. „A Pre-Trained Ensemble Model for Breast Cancer Grade Detection Based on Small Datasets“. Iranian Journal of Health Sciences 11, Nr. 1 (01.01.2023): 47–58. http://dx.doi.org/10.32598/ijhs.11.1.883.1.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Dongseob, Seungho Lee, Junsuk Choe und Hyunjung Shim. „Weakly Supervised Semantic Segmentation for Driving Scenes“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 3 (24.03.2024): 2741–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28053.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Xinkai, Hailan Zhang, Yan Ma, Kang Liu, Hong Bao und Xu Qian. „TranSDet: Toward Effective Transfer Learning for Small-Object Detection“. Remote Sensing 15, Nr. 14 (12.07.2023): 3525. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143525.
Der volle Inhalt der QuelleDavila Delgado, Juan Manuel, und Lukumon Oyedele. „Deep learning with small datasets: using autoencoders to address limited datasets in construction management“. Applied Soft Computing 112 (November 2021): 107836. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107836.
Der volle Inhalt der QuelleMarston, Louise, Janet L. Peacock, Keming Yu, Peter Brocklehurst, Sandra A. Calvert, Anne Greenough und Neil Marlow. „Comparing methods of analysing datasets with small clusters: case studies using four paediatric datasets“. Paediatric and Perinatal Epidemiology 23, Nr. 4 (Juli 2009): 380–92. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3016.2009.01046.x.
Der volle Inhalt der QuelleKarunanithi, Sivarajan, Martin Simon und Marcel H. Schulz. „Automated analysis of small RNA datasets with RAPID“. PeerJ 7 (10.04.2019): e6710. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.6710.
Der volle Inhalt der QuelleGoyal, Gaurvi, Nicoletta Noceti und Francesca Odone. „Cross-view action recognition with small-scale datasets“. Image and Vision Computing 120 (April 2022): 104403. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2022.104403.
Der volle Inhalt der QuelleSingh, Gurpartap, Sunil Agrawal und Balwinder Singh Sohi. „Handwritten Gurmukhi Digit Recognition System for Small Datasets“. Traitement du Signal 37, Nr. 4 (10.10.2020): 661–69. http://dx.doi.org/10.18280/ts.370416.
Der volle Inhalt der QuelleMauldin, Taylor, Anne H. Ngu, Vangelis Metsis und Marc E. Canby. „Ensemble Deep Learning on Wearables Using Small Datasets“. ACM Transactions on Computing for Healthcare 2, Nr. 1 (30.12.2020): 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/3428666.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jingmei, Di Xue, Weifei Wu und Jiaxiang Wang. „Incremental Learning for Malware Classification in Small Datasets“. Security and Communication Networks 2020 (20.02.2020): 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6309243.
Der volle Inhalt der QuelleBaroni, Michel, Fabrice Barthélémy und Mahdi Mokrane. „A repeat sales index robust to small datasets“. Journal of Property Investment & Finance 29, Nr. 1 (08.02.2011): 35–48. http://dx.doi.org/10.1108/14635781111100182.
Der volle Inhalt der Quellevon Ungern-Sternberg, Britta S., und Adrian Regli. „Big problem, small incidence, and large registry datasets“. Lancet Respiratory Medicine 4, Nr. 1 (Januar 2016): 5–6. http://dx.doi.org/10.1016/s2213-2600(15)00519-6.
Der volle Inhalt der QuelleVatian, A. S., A. A. Golubev, N. F. Gusarova, N. V. Dobrenko, A. A. Zubanenko, E. S. Kustova, A. A. Tatarinova, I. V. Tomilov und G. F. Shovkoplyas. „Intelligent clinical decision support for small patient datasets“. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics 23, Nr. 3 (01.06.2023): 595–607. http://dx.doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-595-607.
Der volle Inhalt der QuelleTanov, Vladislav. „Data-Centric Optimization Approach for Small, Imbalanced Datasets“. Journal of information and organizational sciences 47, Nr. 1 (30.06.2023): 167–77. http://dx.doi.org/10.31341/jios.47.1.9.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Yumei, Jingxiu Yao, Shuo Chang und Bin Liu. „LIMCR: Less-Informative Majorities Cleaning Rule Based on Naïve Bayes for Imbalance Learning in Software Defect Prediction“. Applied Sciences 10, Nr. 23 (24.11.2020): 8324. http://dx.doi.org/10.3390/app10238324.
Der volle Inhalt der QuellePerin, Vinicius, Samapriya Roy, Joe Kington, Thomas Harris, Mirela G. Tulbure, Noah Stone, Torben Barsballe, Michele Reba und Mary A. Yaeger. „Monitoring Small Water Bodies Using High Spatial and Temporal Resolution Analysis Ready Datasets“. Remote Sensing 13, Nr. 24 (20.12.2021): 5176. http://dx.doi.org/10.3390/rs13245176.
Der volle Inhalt der QuelleSheeny, Marcel, Andrew Wallace und Sen Wang. „RADIO: Parameterized Generative Radar Data Augmentation for Small Datasets“. Applied Sciences 10, Nr. 11 (02.06.2020): 3861. http://dx.doi.org/10.3390/app10113861.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jindi, Kefeng Li, Guangyuan Zhang, Jiaqi Wang, Keming Li und Yumin Yang. „Recognition of Dorsal Hand Vein in Small-Scale Sample Database Based on Fusion of ResNet and HOG Feature“. Electronics 11, Nr. 17 (28.08.2022): 2698. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11172698.
Der volle Inhalt der QuellePanda, Rameswar, Michele Merler, Mayoore S. Jaiswal, Hui Wu, Kandan Ramakrishnan, Ulrich Finkler, Chun-Fu Richard Chen et al. „NASTransfer: Analyzing Architecture Transferability in Large Scale Neural Architecture Search“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 10 (18.05.2021): 9294–302. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17121.
Der volle Inhalt der QuelleMaack, Lennart, Lennart Holstein und Alexander Schlaefer. „GANs for generation of synthetic ultrasound images from small datasets“. Current Directions in Biomedical Engineering 8, Nr. 1 (01.07.2022): 17–20. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2022-0005.
Der volle Inhalt der QuelleAhmed, Shouket Abdulrahman, Hazry Desa und Abadal-Salam T. Hussain. „Aerial image semantic segmentation based on 3D fits a small dataset of 1D“. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, Nr. 4 (01.12.2023): 2048. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i4.pp2048-2054.
Der volle Inhalt der QuelleNg, Wartini, Budiman Minasny, Brendan Malone und Patrick Filippi. „In search of an optimum sampling algorithm for prediction of soil properties from infrared spectra“. PeerJ 6 (03.10.2018): e5722. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.5722.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Ruofan, Yi Wang, Ping Jiang, Jialiang Peng und Hailin Chen. „IBSA_Net: A Network for Tomato Leaf Disease Identification Based on Transfer Learning with Small Samples“. Applied Sciences 13, Nr. 7 (29.03.2023): 4348. http://dx.doi.org/10.3390/app13074348.
Der volle Inhalt der QuelleMu, Lingli, Lina Xian, Lihong Li, Gang Liu, Mi Chen und Wei Zhang. „YOLO-Crater Model for Small Crater Detection“. Remote Sensing 15, Nr. 20 (20.10.2023): 5040. http://dx.doi.org/10.3390/rs15205040.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Ran, Xiao-Jun Bi und Zheng Chen. „A novel hybrid transformer-CNN architecture for environmental microorganism classification“. PLOS ONE 17, Nr. 11 (11.11.2022): e0277557. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277557.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Nhat-Duy, Tien Do, Thanh Duc Ngo und Duy-Dinh Le. „An Evaluation of Deep Learning Methods for Small Object Detection“. Journal of Electrical and Computer Engineering 2020 (27.04.2020): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3189691.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Tengjun, Ying Chen und Wanxuan Gu. „Copyright-Certified Distillation Dataset: Distilling One Million Coins into One Bitcoin with Your Private Key“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 5 (26.06.2023): 6458–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i5.25794.
Der volle Inhalt der QuelleFinn, Michael P., Daniel R. Steinwand, Jason R. Trent, Robert A. Buehler, David M. Mattli und Kristina Haruka Yamamoto. „A Program for Handling Map Projections of Small Scale Geospatial Raster Data“. Cartographic Perspectives, Nr. 71 (24.09.2012): 53–67. http://dx.doi.org/10.14714/cp71.61.
Der volle Inhalt der QuelleMacKinnon, James G. „Inference with Large Clustered Datasets“. Articles 92, Nr. 4 (12.07.2017): 649–65. http://dx.doi.org/10.7202/1040501ar.
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