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Serrano-Pérez, Jonathan, et L. Enrique Sucar. « Artificial datasets for hierarchical classification ». Expert Systems with Applications 182 (novembre 2021) : 115218. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115218.
Texte intégralLychev, Andrey V. « Synthetic Data Generation for Data Envelopment Analysis ». Data 8, no 10 (27 septembre 2023) : 146. http://dx.doi.org/10.3390/data8100146.
Texte intégralPetráš, Jaroslav, Marek Pavlík, Ján Zbojovský, Ardian Hyseni et Jozef Dudiak. « Benford’s Law in Electric Distribution Network ». Mathematics 11, no 18 (10 septembre 2023) : 3863. http://dx.doi.org/10.3390/math11183863.
Texte intégralDasari, Kishore Babu, et Nagaraju Devarakonda. « TCP/UDP-Based Exploitation DDoS Attacks Detection Using AI Classification Algorithms with Common Uncorrelated Feature Subset Selected by Pearson, Spearman and Kendall Correlation Methods ». Revue d'Intelligence Artificielle 36, no 1 (28 février 2022) : 61–71. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360107.
Texte intégralKusetogullari, Huseyin, Amir Yavariabdi, Abbas Cheddad, Håkan Grahn et Johan Hall. « ARDIS : a Swedish historical handwritten digit dataset ». Neural Computing and Applications 32, no 21 (29 mars 2019) : 16505–18. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-019-04163-3.
Texte intégralMorgan, Maria, Carla Blank et Raed Seetan. « Plant disease prediction using classification algorithms ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 10, no 1 (1 mars 2021) : 257. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v10.i1.pp257-264.
Texte intégralSaul, Marcia, et Shahin Rostami. « Assessing performance of artificial neural networks and re-sampling techniques for healthcare datasets ». Health Informatics Journal 28, no 1 (janvier 2022) : 146045822210871. http://dx.doi.org/10.1177/14604582221087109.
Texte intégralGau, Michael-Lian, Huong-Yong Ting, Teck-Hock Toh, Pui-Ying Wong, Pei-Jun Woo, Su-Woan Wo et Gek-Ling Tan. « Effectiveness of Using Artificial Intelligence for Early Child Development Screening ». Green Intelligent Systems and Applications 3, no 1 (9 mai 2023) : 1–13. http://dx.doi.org/10.53623/gisa.v3i1.229.
Texte intégralGHAFFARI, REZA, IOAN GROSU, DACIANA ILIESCU, EVOR HINES et MARK LEESON. « DIMENSIONALITY REDUCTION FOR SENSORY DATASETS BASED ON MASTER–SLAVE SYNCHRONIZATION OF LORENZ SYSTEM ». International Journal of Bifurcation and Chaos 23, no 05 (mai 2013) : 1330013. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127413300139.
Texte intégralPavlov, Nikolay A., Anna E. Andreychenko, Anton V. Vladzymyrskyy, Anush A. Revazyan, Yury S. Kirpichev et Sergey P. Morozov. « Reference medical datasets (MosMedData) for independent external evaluation of algorithms based on artificial intelligence in diagnostics ». Digital Diagnostics 2, no 1 (30 avril 2021) : 49–66. http://dx.doi.org/10.17816/dd60635.
Texte intégralAkgül, İsmail, Volkan Kaya et Özge Zencir Tanır. « A novel hybrid system for automatic detection of fish quality from eye and gill color characteristics using transfer learning technique ». PLOS ONE 18, no 4 (25 avril 2023) : e0284804. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0284804.
Texte intégralVasilev, Y. A., T. M. Bobrovskaya, K. M. Arzamasov, S. F. Chetverikov, A. V. Vladzymyrskyy, O. V. Omelyanskaya, A. E. Andreychenko, N. A. Pavlov et L. N. Anishchenko. « Medical datasets for machine learning : fundamental principles of standartization and systematization ». Manager Zdravookhranenia, no 4 (7 juin 2023) : 28–41. http://dx.doi.org/10.21045/1811-0185-2023-4-28-41.
Texte intégralXie, Ning-Ning, Fang-Fang Wang, Jue Zhou, Chang Liu et Fan Qu. « Establishment and Analysis of a Combined Diagnostic Model of Polycystic Ovary Syndrome with Random Forest and Artificial Neural Network ». BioMed Research International 2020 (20 août 2020) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/2613091.
Texte intégralAntczak, Karol. « On regularization properties of artificial datasets for deep learning ». Computer Science and Mathematical Modelling, no 9/2019 (30 novembre 2019) : 13–18. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0013.6599.
Texte intégralMathur, Varoon, Caitlin Lustig et Elizabeth Kaziunas. « Disordering Datasets ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, CSCW2 (7 novembre 2022) : 1–33. http://dx.doi.org/10.1145/3555141.
Texte intégralAlshayeb, Mohammad, et Mashaan A. Alshammari. « The Effect of the Dataset Size on the Accuracy of Software Defect Prediction Models : An Empirical Study ». Inteligencia Artificial 24, no 68 (26 octobre 2021) : 72–88. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol24iss68pp72-88.
Texte intégralOrelaja, Adeyinka, Chidubem Ejiofor, Samuel Sarpong, Success Imakuh, Christian Bassey, Iheanyichukwu Opara, Josiah Nii Armah Tettey et Omolola Akinola. « Attribute-specific Cyberbullying Detection Using Artificial Intelligence ». Journal of Electronic & ; Information Systems 6, no 1 (28 février 2024) : 10–21. http://dx.doi.org/10.30564/jeis.v6i1.6206.
Texte intégralWilde, Henry, Vincent Knight et Jonathan Gillard. « Evolutionary dataset optimisation : learning algorithm quality through evolution ». Applied Intelligence 50, no 4 (27 décembre 2019) : 1172–91. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-019-01592-4.
Texte intégralHarper, F. Maxwell, et Joseph A. Konstan. « The MovieLens Datasets ». ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 5, no 4 (7 janvier 2016) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/2827872.
Texte intégralSgantzos, Konstantinos, et Ian Grigg. « Artificial Intelligence Implementations on the Blockchain. Use Cases and Future Applications ». Future Internet 11, no 8 (2 août 2019) : 170. http://dx.doi.org/10.3390/fi11080170.
Texte intégralAnsari, Shaheer, Afida Ayob, Molla Shahadat Hossain Lipu, Aini Hussain et Mohamad Hanif Md Saad. « Multi-Channel Profile Based Artificial Neural Network Approach for Remaining Useful Life Prediction of Electric Vehicle Lithium-Ion Batteries ». Energies 14, no 22 (11 novembre 2021) : 7521. http://dx.doi.org/10.3390/en14227521.
Texte intégralKnoblock, Craig A., et Pedro Szekely. « Exploiting Semantics for Big Data Integration ». AI Magazine 36, no 1 (25 mars 2015) : 25–38. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v36i1.2565.
Texte intégralChiang, Cheng-Han, et Hung-yi Lee. « On the Transferability of Pre-trained Language Models : A Study from Artificial Datasets ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 10 (28 juin 2022) : 10518–25. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21295.
Texte intégralChen, M., V. Rotemberg, J. Lester, R. Novoa, A. Chiou et R. Daneshjou. « 662 Evaluation of diagnosis diversity in artificial intelligence datasets ». Journal of Investigative Dermatology 142, no 8 (août 2022) : S114. http://dx.doi.org/10.1016/j.jid.2022.05.673.
Texte intégralWahid, Kareem A., Enrico Glerean, Jaakko Sahlsten, Joel Jaskari, Kimmo Kaski, Mohamed A. Naser, Renjie He, Abdallah S. R. Mohamed et Clifton D. Fuller. « Artificial Intelligence for Radiation Oncology Applications Using Public Datasets ». Seminars in Radiation Oncology 32, no 4 (octobre 2022) : 400–414. http://dx.doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.009.
Texte intégralMesquita, Diego P. P., João Paulo P. Gomes et Leonardo R. Rodrigues. « Artificial Neural Networks with Random Weights for Incomplete Datasets ». Neural Processing Letters 50, no 3 (6 mars 2019) : 2345–72. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-019-10012-0.
Texte intégralAltman, RB. « Artificial intelligence (AI) systems for interpreting complex medical datasets ». Clinical Pharmacology & ; Therapeutics 101, no 5 (17 mars 2017) : 585–86. http://dx.doi.org/10.1002/cpt.650.
Texte intégralUma, Alexandra N., Tommaso Fornaciari, Dirk Hovy, Silviu Paun, Barbara Plank et Massimo Poesio. « Learning from Disagreement : A Survey ». Journal of Artificial Intelligence Research 72 (27 décembre 2021) : 1385–470. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.12752.
Texte intégralMehta, Harshkumar, et Kalpdrum Passi. « Social Media Hate Speech Detection Using Explainable Artificial Intelligence (XAI) ». Algorithms 15, no 8 (17 août 2022) : 291. http://dx.doi.org/10.3390/a15080291.
Texte intégralAggarwal, Mukul, Amod Kumar Tiwari et M. Partha Sarathi. « Comparative Analysis of Deep Learning Models on Brain Tumor Segmentation Datasets : BraTS 2015-2020 Datasets ». Revue d'Intelligence Artificielle 36, no 6 (31 décembre 2022) : 863–71. http://dx.doi.org/10.18280/ria.360606.
Texte intégralDewangan, Neha, Kavita Thakur, Sunandan Mandal et Bikesh Kumar Singh. « Time-Frequency Image-based Speech Emotion Recognition using Artificial Neural Network ». Journal of Ravishankar University (PART-B) 36, no 2 (31 décembre 2023) : 144–57. http://dx.doi.org/10.52228/jrub.2023-36-2-10.
Texte intégralDognin, Pierre, Igor Melnyk, Youssef Mroueh, Inkit Padhi, Mattia Rigotti, Jarret Ross, Yair Schiff, Richard A. Young et Brian Belgodere. « Image Captioning as an Assistive Technology : Lessons Learned from VizWiz 2020 Challenge ». Journal of Artificial Intelligence Research 73 (31 janvier 2022) : 437–59. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13113.
Texte intégralPolymenis, Ioannis, Maryam Haroutunian, Rose Norman et David Trodden. « Virtual Underwater Datasets for Autonomous Inspections ». Journal of Marine Science and Engineering 10, no 9 (13 septembre 2022) : 1289. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10091289.
Texte intégralLandes, Juergen, et Jon Williamson. « Objective Bayesian Nets for Integrating Consistent Datasets ». Journal of Artificial Intelligence Research 74 (27 mai 2022) : 393–458. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.13363.
Texte intégralRodriguez-Baena, Domingo S. « Extracting and validating biclusters from binary datasets ». AI Communications 26, no 4 (2013) : 417–18. http://dx.doi.org/10.3233/aic-130570.
Texte intégralAlfonso Perez, Gerardo, et Javier Caballero Villarraso. « Alzheimer Identification through DNA Methylation and Artificial Intelligence Techniques ». Mathematics 9, no 19 (4 octobre 2021) : 2482. http://dx.doi.org/10.3390/math9192482.
Texte intégralVobecký, Antonín, David Hurych, Michal Uřičář, Patrick Pérez et Josef Sivic. « Artificial Dummies for Urban Dataset Augmentation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 3 (18 mai 2021) : 2692–700. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16373.
Texte intégralMerdas, Hussam, et Ayad Mousa. « Forecasting Sales of Iraqi Dates Using Artificial Intelligence ». Iraqi Journal of Intelligent Computing and Informatics (IJICI) 2, no 2 (17 novembre 2023) : 130–45. http://dx.doi.org/10.52940/ijici.v2i2.47.
Texte intégralKang, Myounghee, Takeshi Nakamura et Akira Hamano. « A methodology for acoustic and geospatial analysis of diverse artificial-reef datasets ». ICES Journal of Marine Science 68, no 10 (2 septembre 2011) : 2210–21. http://dx.doi.org/10.1093/icesjms/fsr141.
Texte intégralAgliari, Elena, Francesco Alemanno, Miriam Aquaro, Adriano Barra, Fabrizio Durante et Ido Kanter. « Hebbian dreaming for small datasets ». Neural Networks 173 (mai 2024) : 106174. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106174.
Texte intégralChiaia, Bernardino, et Valerio De Biagi. « Archetypal Use of Artificial Intelligence for Bridge Structural Monitoring ». Applied Sciences 10, no 20 (14 octobre 2020) : 7157. http://dx.doi.org/10.3390/app10207157.
Texte intégralKamp, R. G., et H. H. G. Savenije. « Optimising training data for ANNs with Genetic Algorithms ». Hydrology and Earth System Sciences 10, no 4 (7 septembre 2006) : 603–8. http://dx.doi.org/10.5194/hess-10-603-2006.
Texte intégralPerafan-Lopez, Juan Carlos, Valeria Lucía Ferrer-Gregory, César Nieto-Londoño et Julián Sierra-Pérez. « Performance Analysis and Architecture of a Clustering Hybrid Algorithm Called FA+GA-DBSCAN Using Artificial Datasets ». Entropy 24, no 7 (25 juin 2022) : 875. http://dx.doi.org/10.3390/e24070875.
Texte intégralAdolfo, Cid Mathew Santiago, Hassan Chizari, Thu Yein Win et Salah Al-Majeed. « Sample Reduction for Physiological Data Analysis Using Principal Component Analysis in Artificial Neural Network ». Applied Sciences 11, no 17 (6 septembre 2021) : 8240. http://dx.doi.org/10.3390/app11178240.
Texte intégralGuha, Ritam, Manosij Ghosh, Pawan Kumar Singh, Ram Sarkar et Mita Nasipuri. « M-HMOGA : A New Multi-Objective Feature Selection Algorithm for Handwritten Numeral Classification ». Journal of Intelligent Systems 29, no 1 (14 juin 2019) : 1453–67. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2019-0064.
Texte intégralAliyari, Mostafa, et Yonas Zewdu Ayele. « Application of Artificial Neural Networks for Power Load Prediction in Critical Infrastructure : A Comparative Case Study ». Applied System Innovation 6, no 6 (30 novembre 2023) : 115. http://dx.doi.org/10.3390/asi6060115.
Texte intégralKhan, Somaiya, et Ali Khan. « SkinViT : A transformer based method for Melanoma and Nonmelanoma classification ». PLOS ONE 18, no 12 (27 décembre 2023) : e0295151. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0295151.
Texte intégralPark, Min-Ho, Chang-Min Lee, Antony John Nyongesa, Hee-Joo Jang, Jae-Hyuk Choi, Jae-Jung Hur et Won-Ju Lee. « Prediction of Emission Characteristics of Generator Engine with Selective Catalytic Reduction Using Artificial Intelligence ». Journal of Marine Science and Engineering 10, no 8 (13 août 2022) : 1118. http://dx.doi.org/10.3390/jmse10081118.
Texte intégralNwokoma, Faith, Justin Foreman et Cajetan M. Akujuobi. « Effective Data Reduction Using Discriminative Feature Selection Based on Principal Component Analysis ». Machine Learning and Knowledge Extraction 6, no 2 (3 avril 2024) : 789–99. http://dx.doi.org/10.3390/make6020037.
Texte intégralDouzas, Georgios, Maria Lechleitner et Fernando Bacao. « Improving the quality of predictive models in small data GSDOT : A new algorithm for generating synthetic data ». PLOS ONE 17, no 4 (7 avril 2022) : e0265626. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0265626.
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