Literatura académica sobre el tema "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
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Artículos de revistas sobre el tema "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
Lopes, Rui Pedro, Bárbara Barroso, Leonel Deusdado, André Novo, Manuel Guimarães, João Paulo Teixeira y Paulo Leitão. "Digital Technologies for Innovative Mental Health Rehabilitation". Electronics 10, n.º 18 (14 de septiembre de 2021): 2260. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10182260.
Texto completoRodríguez-Gracia, Diego, José A. Piedra-Fernández, Luis Iribarne, Javier Criado, Rosa Ayala, Joaquín Alonso-Montesinos y Capobianco-Uriarte Maria de las Mercedes. "Microservices and Machine Learning Algorithms for Adaptive Green Buildings". Sustainability 11, n.º 16 (9 de agosto de 2019): 4320. http://dx.doi.org/10.3390/su11164320.
Texto completoPark, Seunghyun y Jin-Young Choi. "Malware Detection in Self-Driving Vehicles Using Machine Learning Algorithms". Journal of Advanced Transportation 2020 (17 de enero de 2020): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3035741.
Texto completoThembelihle, Dlamini, Michele Rossi y Daniele Munaretto. "Softwarization of Mobile Network Functions towards Agile and Energy Efficient 5G Architectures: A Survey". Wireless Communications and Mobile Computing 2017 (2017): 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8618364.
Texto completoAlexander, Francis J., James Ang, Jenna A. Bilbrey, Jan Balewski, Tiernan Casey, Ryan Chard, Jong Choi et al. "Co-design Center for Exascale Machine Learning Technologies (ExaLearn)". International Journal of High Performance Computing Applications 35, n.º 6 (27 de septiembre de 2021): 598–616. http://dx.doi.org/10.1177/10943420211029302.
Texto completoKondratenko, Yuriy, Igor Atamanyuk, Ievgen Sidenko, Galyna Kondratenko y Stanislav Sichevskyi. "Machine Learning Techniques for Increasing Efficiency of the Robot’s Sensor and Control Information Processing". Sensors 22, n.º 3 (29 de enero de 2022): 1062. http://dx.doi.org/10.3390/s22031062.
Texto completoAkbari, Ali, Jonathan Martinez y Roozbeh Jafari. "Facilitating Human Activity Data Annotation via Context-Aware Change Detection on Smartwatches". ACM Transactions on Embedded Computing Systems 20, n.º 2 (marzo de 2021): 1–20. http://dx.doi.org/10.1145/3431503.
Texto completoNawrocki, Piotr y Bartlomiej Sniezynski. "Adaptive Context-Aware Energy Optimization for Services on Mobile Devices with Use of Machine Learning". Wireless Personal Communications 115, n.º 3 (13 de agosto de 2020): 1839–67. http://dx.doi.org/10.1007/s11277-020-07657-9.
Texto completoKretsis, Aristotelis, Ippokratis Sartzetakis, Polyzois Soumplis, Katerina Mitropoulou, Panagiotis Kokkinos, Petros Nicopolitidis, Georgios Papadimitriou y Emmanouel Varvarigos. "ARMONIA: A Unified Access and Metro Network Architecture". Applied Sciences 10, n.º 23 (24 de noviembre de 2020): 8318. http://dx.doi.org/10.3390/app10238318.
Texto completoAlwakeel, Lyan y Kevin Lano. "Functional and Technical Aspects of Self-management mHealth Apps: Systematic App Search and Literature Review". JMIR Human Factors 9, n.º 2 (25 de mayo de 2022): e29767. http://dx.doi.org/10.2196/29767.
Texto completoTesis sobre el tema "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
VAIDHYANATHAN, KARTHIK. "Data-Driven Self-Adaptive Architecting Using Machine Learning". Doctoral thesis, Gran Sasso Science Institute, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12571/15976.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
Burdescu, Dumitru Dan y Marian Cristian Mihaescu. "Improvement of Self-Assessment Effectiveness by Activity Monitoring and Analysis". En Monitoring and Assessment in Online Collaborative Environments, 198–217. IGI Global, 2010. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-786-7.ch011.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
Wu, Dazhong, Janis Terpenny, Li Zhang, Robert Gao y Thomas Kurfess. "Fog-Enabled Architecture for Data-Driven Cyber-Manufacturing Systems". En ASME 2016 11th International Manufacturing Science and Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/msec2016-8559.
Texto completoSong, Zhengyi y Young Moon. "CyberManufacturing System: A Solution for Sustainable Manufacturing". En ASME 2018 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/imece2018-86092.
Texto completoNagaraj, Guru, Prashanth Pillai y Mandar Kulkarni. "Deep Similarity Learning for Well Test Model Identification". En SPE Middle East Oil & Gas Show and Conference. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/204675-ms.
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