Artículos de revistas sobre el tema "Machine FZG"
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Höhn, B. R. y H. Winter. "Laboratories at work: Institute for machine elements, Gear Research Centre (FZG)". Tribotest 3, n.º 3 (marzo de 1997): 325–40. http://dx.doi.org/10.1002/tt.3020030306.
Texto completoHargreaves, D. J. y Anton Planitz. "Assessing the energy efficiency of gear oils via the FZG test machine". Tribology International 42, n.º 6 (junio de 2009): 918–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.triboint.2008.12.016.
Texto completoWinter, H. "Integrating Universities and Industry—A German Approach". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Management and engineering manufacture 202, n.º 1 (febrero de 1988): 9–17. http://dx.doi.org/10.1243/pime_proc_1988_202_041_02.
Texto completoMassocchi, Davide, Marco Lattuada, Steven Chatterton y Paolo Pennacchi. "SRV Method: Lubricating Oil Screening Test for FZG". Machines 10, n.º 8 (28 de julio de 2022): 621. http://dx.doi.org/10.3390/machines10080621.
Texto completoAyel, J., Y. Kraus y J. P. Michel. "Séverisation de l'essai de capacité de charge des lubrifiants sur machine a engrenages FZG". Revue de l'Institut Français du Pétrole 40, n.º 6 (noviembre de 1985): 831–42. http://dx.doi.org/10.2516/ogst:1985049.
Texto completoDurand de Gevigney, J., C. Changenet, F. Ville y P. Velex. "Thermal modelling of a back-to-back gearbox test machine: Application to the FZG test rig". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part J: Journal of Engineering Tribology 226, n.º 6 (16 de enero de 2012): 501–15. http://dx.doi.org/10.1177/1350650111433243.
Texto completoTao, J., T. G. Hughes, H. P. Evans, R. W. Snidle, N. A. Hopkinson, M. Talks y J. M. Starbuck. "Elastohydrodynamic Lubrication Analysis of Gear Tooth Surfaces From Micropitting Tests". Journal of Tribology 125, n.º 2 (19 de marzo de 2003): 267–74. http://dx.doi.org/10.1115/1.1510881.
Texto completoHlebanja, Gorazd. "Gradual development of S-shaped gears". MATEC Web of Conferences 366 (2022): 01001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202236601001.
Texto completoArri, Harwant Singh, Ramandeep Singh, Sudan Jha, Deepak Prashar, Gyanendra Prasad Joshi y Ill Chul Doo. "Optimized Task Group Aggregation-Based Overflow Handling on Fog Computing Environment Using Neural Computing". Mathematics 9, n.º 19 (7 de octubre de 2021): 2522. http://dx.doi.org/10.3390/math9192522.
Texto completoAlalibo, Belema P., Bing Ji y Wenping Cao. "Short Circuit and Broken Rotor Faults Severity Discrimination in Induction Machines Using Non-invasive Optical Fiber Technology". Energies 15, n.º 2 (14 de enero de 2022): 577. http://dx.doi.org/10.3390/en15020577.
Texto completoLim, Jongbeom. "Scalable Fog Computing Orchestration for Reliable Cloud Task Scheduling". Applied Sciences 11, n.º 22 (19 de noviembre de 2021): 10996. http://dx.doi.org/10.3390/app112210996.
Texto completoZenkert, Johannes, Christian Weber, Mareike Dornhöfer, Hasan Abu-Rasheed y Madjid Fathi. "Knowledge Integration in Smart Factories". Encyclopedia 1, n.º 3 (16 de agosto de 2021): 792–811. http://dx.doi.org/10.3390/encyclopedia1030061.
Texto completoXin, Si Jin y Zhen Tong. "Vibration Fatigue Test Based on Fiber Bragg Grating Sensors and HHT". Applied Mechanics and Materials 328 (junio de 2013): 193–97. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.328.193.
Texto completoPramuhadi, Gatot, Zavira Mega Ayu, Muhammad Haikal Kusdian, Riza Fahri, Raesa Firdiansyah Pratama y Anik Rahayu. "Pengabut Semprot Bergerak untuk Pemberantasan Hama Kelapa Sawit". Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia 27, n.º 4 (21 de septiembre de 2022): 481–87. http://dx.doi.org/10.18343/jipi.27.4.487.
Texto completoRouvinen, A., T. Lehtinen y P. Korkealaakso. "Container Gantry Crane Simulator for Operator Training". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part K: Journal of Multi-body Dynamics 219, n.º 4 (1 de diciembre de 2005): 325–36. http://dx.doi.org/10.1243/146441905x63322.
Texto completoCao, Wenping, Belema P. Alalibo, Bing Ji, Xiangping Chen y Cungang Hu. "Optical FBG-T Based Fault Detection Technique for EV Induction Machines". Journal of Physics: Conference Series 2195, n.º 1 (1 de febrero de 2022): 012045. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2195/1/012045.
Texto completoLipow, Gar W. "Shutting Down the Fog Machine". Review of Radical Political Economics 47, n.º 2 (20 de enero de 2015): 231–42. http://dx.doi.org/10.1177/0486613414555106.
Texto completoYasniy, Oleh, Iryna Didych y Yuri Lapusta. "PREDICTION OF FATIGUE CRACK GROWTH DIAGRAMS BY METHODS OF MACHINE LEARNING UNDER CONSTANT AMPLITUDE LOADING". Acta Metallurgica Slovaca 26, n.º 1 (19 de marzo de 2020): 31–33. http://dx.doi.org/10.36547/ams.26.1.346.
Texto completoJuraszek, Janusz. "Application of fiber optic FBG techniques in analysis of strain in engineering machines". New Trends in Production Engineering 2, n.º 1 (1 de octubre de 2019): 480–85. http://dx.doi.org/10.2478/ntpe-2019-0051.
Texto completoTag, Paul M. y James E. Peak. "Machine Learning of Maritime Fog Forecast Rules". Journal of Applied Meteorology 35, n.º 5 (mayo de 1996): 714–24. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0450(1996)035<0714:mlomff>2.0.co;2.
Texto completoLiu, Zhaohui, Yongjiang He, Chao Wang y Runze Song. "Analysis of the Influence of Foggy Weather Environment on the Detection Effect of Machine Vision Obstacles". Sensors 20, n.º 2 (8 de enero de 2020): 349. http://dx.doi.org/10.3390/s20020349.
Texto completoBehroozi-Khazaei, Nasser, Jalal Khodaei y Ahmad Banakar. "Applied linear discriminant analysis and artificial neural network for sorting dried figs based on texture properties". Acta Scientiarum Polonorum Technica Agraria 12, n.º 3-4 (31 de diciembre de 2013): 3–15. http://dx.doi.org/10.24326/aspta.2013.3-4.1.
Texto completoAzarkasb, Seyed Omid y Seyed Hossein Khasteh. "Advancing Intrusion Detection in Fog Computing: Unveiling the Power of Support Vector Machines for Robust Protection of Fog Nodes against XSS and SQL Injection Attacks". Journal of Engineering Research and Reports 25, n.º 3 (5 de junio de 2023): 59–84. http://dx.doi.org/10.9734/jerr/2023/v25i3892.
Texto completoMoura, Leonel. "Notes on a New Kind of Art". Matlit Revista do Programa de Doutoramento em Materialidades da Literatura 3, n.º 1 (28 de octubre de 2015): 185–94. http://dx.doi.org/10.14195/2182-8830_3-1_11.
Texto completoTomer, Vikas y Sachin Sharma. "Detecting IoT Attacks Using an Ensemble Machine Learning Model". Future Internet 14, n.º 4 (24 de marzo de 2022): 102. http://dx.doi.org/10.3390/fi14040102.
Texto completoBemani, Ali y Niclas Björsell. "Aggregation Strategy on Federated Machine Learning Algorithm for Collaborative Predictive Maintenance". Sensors 22, n.º 16 (19 de agosto de 2022): 6252. http://dx.doi.org/10.3390/s22166252.
Texto completoPowell, Gareth L. "Utility Fog". Engineer 302, n.º 7935 (abril de 2022): 32. http://dx.doi.org/10.12968/s0013-7758(22)90208-9.
Texto completoZhuravleva, Larisa Anatolievna y Van Thuan Nguyen. "Experimental and theoretical studies of the system “irrigation rate – soil –sprinkling machine”". Agrarian Scientific Journal, n.º 10 (17 de noviembre de 2021): 103–7. http://dx.doi.org/10.28983/asj.y2021i10pp103-107.
Texto completoVitz, Ed y Kenneth S. Lyle. "Fog Machines, Vapors, and Phase Diagrams". Journal of Chemical Education 85, n.º 10 (octubre de 2008): 1385. http://dx.doi.org/10.1021/ed085p1385.
Texto completoJeong, Su Young, Wook Kim, Byung Hyun Byun, Chang-Bae Kong, Won Seok Song, Ilhan Lim, Sang Moo Lim y Sang-Keun Woo. "Prediction of Chemotherapy Response of Osteosarcoma Using Baseline 18F-FDG Textural Features Machine Learning Approaches with PCA". Contrast Media & Molecular Imaging 2019 (24 de julio de 2019): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3515080.
Texto completoH, Sabireen y Neelanarayanan Venkataraman. "Proactive Fault Prediction of Fog Devices Using LSTM-CRP Conceptual Framework for IoT Applications". Sensors 23, n.º 6 (8 de marzo de 2023): 2913. http://dx.doi.org/10.3390/s23062913.
Texto completoSamuel, Urang Awajionyi y Onuodu, Friday Eleonu. "Predictive Analysis of Mental Fog Using Machine Learning". IJARCCE 9, n.º 1 (30 de enero de 2020): 191–96. http://dx.doi.org/10.17148/ijarcce.2020.9137.
Texto completoSamann, Fady Esmat Fathel, Adnan Mohsin Abdulazeez y Shavan Askar. "Fog Computing Based on Machine Learning: A Review". International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 15, n.º 12 (18 de junio de 2021): 21. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v15i12.21313.
Texto completoShi, Xinghua y Taekjip Ha. "Seeing a molecular machine self-renew: Fig. 1." Proceedings of the National Academy of Sciences 108, n.º 9 (16 de febrero de 2011): 3459–60. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1100150108.
Texto completoZaharia, George-Eduard, Tiberiu-Alex-Irinel Şoşea, Radu-Ioan Ciobanu y Ciprian Dobre. "Machine learning-Based traffic offloading in fog networks". Simulation Modelling Practice and Theory 101 (mayo de 2020): 102045. http://dx.doi.org/10.1016/j.simpat.2019.102045.
Texto completoZhou, Zude, Jianmin Hu, Quan Liu, Ping Lou, Junwei Yan y Wenfeng Li. "Fog Computing-Based Cyber-Physical Machine Tool System". IEEE Access 6 (2018): 44580–90. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2863258.
Texto completoAn, Xingshuo, Xianwei Zhou, Xing Lü, Fuhong Lin y Lei Yang. "Sample Selected Extreme Learning Machine Based Intrusion Detection in Fog Computing and MEC". Wireless Communications and Mobile Computing 2018 (2018): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7472095.
Texto completoXiao, Zhen Gang y Carlo Menon. "A Review of Force Myography Research and Development". Sensors 19, n.º 20 (20 de octubre de 2019): 4557. http://dx.doi.org/10.3390/s19204557.
Texto completoZaoui, Chaimae, Faouzia Benabbou y Abdelaziz Ettaoufik. "Edge-Fog-Cloud Data Analysis for eHealth-IoT". International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 19, n.º 07 (13 de junio de 2023): 184–99. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v19i07.38903.
Texto completoBorzì, Luigi, Ivan Mazzetta, Alessandro Zampogna, Antonio Suppa, Gabriella Olmo y Fernanda Irrera. "Prediction of Freezing of Gait in Parkinson’s Disease Using Wearables and Machine Learning". Sensors 21, n.º 2 (17 de enero de 2021): 614. http://dx.doi.org/10.3390/s21020614.
Texto completoBhatt, Chintan y C. K. Bhensdadia. "Fog Computing". International Journal of Grid and High Performance Computing 9, n.º 4 (octubre de 2017): 105–13. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2017100107.
Texto completoGuan, Wei, Haolin Chen, Xuewei Li, Haijian Li y Xin You. "Study on the Influence of Connected Vehicle Fog Warning Systems on Driving Behavior and Safety". Journal of Advanced Transportation 2022 (30 de abril de 2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8436388.
Texto completoAhanger, Tariq Ahamed, Usman Tariq, Atef Ibrahim, Imdad Ullah, Yassine Bouteraa y Fayez Gebali. "Securing IoT-Empowered Fog Computing Systems: Machine Learning Perspective". Mathematics 10, n.º 8 (14 de abril de 2022): 1298. http://dx.doi.org/10.3390/math10081298.
Texto completoBartok, Juraj, Peter Šišan, Lukáš Ivica, Ivana Bartoková, Irina Malkin Ondík y Ladislav Gaál. "Machine Learning-Based Fog Nowcasting for Aviation with the Aid of Camera Observations". Atmosphere 13, n.º 10 (14 de octubre de 2022): 1684. http://dx.doi.org/10.3390/atmos13101684.
Texto completoYu, Dongmin, Zimeng Ma y Rijun Wang. "Efficient Smart Grid Load Balancing via Fog and Cloud Computing". Mathematical Problems in Engineering 2022 (17 de mayo de 2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3151249.
Texto completoReches, Tal, Moria Dagan, Talia Herman, Eran Gazit, Natalia A. Gouskova, Nir Giladi, Brad Manor y Jeffrey M. Hausdorff. "Using Wearable Sensors and Machine Learning to Automatically Detect Freezing of Gait during a FOG-Provoking Test". Sensors 20, n.º 16 (10 de agosto de 2020): 4474. http://dx.doi.org/10.3390/s20164474.
Texto completoJansi Rani, S., Dr Selvakani y K. Vasumathi. "Improvement and Survey of Fog Computing Using Encryption". YMER Digital 21, n.º 05 (28 de mayo de 2022): 1254–64. http://dx.doi.org/10.37896/ymer21.05/d9.
Texto completoAkinin, K. P. y V. G. Kireyev. "TWO- DEGREE-OF-FREEDOM ELECTRIC MACHINE AND ITS OPERATION MODES". Praci Institutu elektrodinamiki Nacionalanoi akademii nauk Ukraini 2023, n.º 65 (28 de agosto de 2023): 145–54. http://dx.doi.org/10.15407/publishing2023.65.145.
Texto completoFitriyani, Norma Latif, Muhammad Syafrudin, Siti Maghfirotul Ulyah, Ganjar Alfian, Syifa Latif Qolbiyani y Muhammad Anshari. "A Comprehensive Analysis of Chinese, Japanese, Korean, US-PIMA Indian, and Trinidadian Screening Scores for Diabetes Risk Assessment and Prediction". Mathematics 10, n.º 21 (30 de octubre de 2022): 4027. http://dx.doi.org/10.3390/math10214027.
Texto completoShang, Qiufeng y Wenjie Qin. "Fiber Bragg Grating Dynamic Calibration Based on Online Sequential Extreme Learning Machine". Sensors 20, n.º 7 (26 de marzo de 2020): 1840. http://dx.doi.org/10.3390/s20071840.
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