Articles de revues sur le sujet « Computational Learning Sciences »
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Willcox, Karen. « Scientific Machine Learning ». Aerospace Testing International 2020, no 2 (juin 2020) : 14. http://dx.doi.org/10.12968/s1478-2774(22)50190-8.
Texte intégralFrank, Michael, Dimitris Drikakis et Vassilis Charissis. « Machine-Learning Methods for Computational Science and Engineering ». Computation 8, no 1 (3 mars 2020) : 15. http://dx.doi.org/10.3390/computation8010015.
Texte intégralBirhane, Abeba, et Olivia Guest. « Towards Decolonising Computational Sciences ». Kvinder, Køn & ; Forskning, no 2 (8 février 2021) : 60–73. http://dx.doi.org/10.7146/kkf.v29i2.124899.
Texte intégralNick, Mitchel Res. « Learning Through Computational Modeling ». Computers in the Schools 14, no 1-2 (4 décembre 1997) : 143–52. http://dx.doi.org/10.1300/j025v14n01_11.
Texte intégralDodig-Crnkovic, G. « Natural morphological computation as foundation of learning to learn in humans, other living organisms, and intelligent machines ». Philosophical Problems of Information Technologies and Cyberspace, no 1 (14 juillet 2021) : 4–34. http://dx.doi.org/10.17726/philit.2021.1.1.
Texte intégralDodig-Crnkovic, Gordana. « Natural Morphological Computation as Foundation of Learning to Learn in Humans, Other Living Organisms, and Intelligent Machines ». Philosophies 5, no 3 (1 septembre 2020) : 17. http://dx.doi.org/10.3390/philosophies5030017.
Texte intégralThiessen, Erik D. « What's statistical about learning ? Insights from modelling statistical learning as a set of memory processes ». Philosophical Transactions of the Royal Society B : Biological Sciences 372, no 1711 (5 janvier 2017) : 20160056. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2016.0056.
Texte intégralSchaal, Stefan, Auke Ijspeert et Aude Billard. « Computational approaches to motor learning by imitation ». Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B : Biological Sciences 358, no 1431 (17 février 2003) : 537–47. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2002.1258.
Texte intégralChen, Jiming, et Diwakar Shukla. « Integration of machine learning with computational structural biology of plants ». Biochemical Journal 479, no 8 (29 avril 2022) : 921–28. http://dx.doi.org/10.1042/bcj20200942.
Texte intégralRundo, Leonardo, Andrea Tangherloni et Carmelo Militello. « Artificial Intelligence Applied to Medical Imaging and Computational Biology ». Applied Sciences 12, no 18 (8 septembre 2022) : 9052. http://dx.doi.org/10.3390/app12189052.
Texte intégralToivonen, Hannu. « Computational creativity beyond machine learning ». Physics of Life Reviews 34-35 (décembre 2020) : 52–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.plrev.2020.06.007.
Texte intégralOreski, Dijana. « Application of Machine Learning Methods for Data Analytics in Social Sciences ». WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS 22 (7 mars 2023) : 69–72. http://dx.doi.org/10.37394/23202.2023.22.8.
Texte intégralFernández, Jacqueline M., Mariela E. Zúñiga, María V. Rosas et Roberto A. Guerrero. « Experiences in Learning Problem-Solving through Computational Thinking ». Journal of Computer Science and Technology 18, no 02 (9 octobre 2018) : e15. http://dx.doi.org/10.24215/16666038.18.e15.
Texte intégralCabrero-Holgueras, José, et Sergio Pastrana. « SoK : Privacy-Preserving Computation Techniques for Deep Learning ». Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2021, no 4 (23 juillet 2021) : 139–62. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2021-0064.
Texte intégralGinestet, Cedric. « Semisupervised Learning for Computational Linguistics ». Journal of the Royal Statistical Society : Series A (Statistics in Society) 172, no 3 (juin 2009) : 694. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-985x.2009.00595_2.x.
Texte intégralPerez, B., C. Castellanos et D. Correal. « Measuring the quality of the blended learning approach to teaching computational sciences ». Journal of Physics : Conference Series 1587 (juillet 2020) : 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1587/1/012021.
Texte intégralXi, Yue, Wenjing Jia, Qiguang Miao, Xiangzeng Liu, Xiaochen Fan et Jian Lou. « DyCC-Net : Dynamic Context Collection Network for Input-Aware Drone-View Object Detection ». Remote Sensing 14, no 24 (13 décembre 2022) : 6313. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246313.
Texte intégralGuha Majumdar, Mrittunjoy. « Quantum 3.0 : Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond ». Current Natural Sciences and Engineering 1, no 3 (29 mai 2024) : 175–87. http://dx.doi.org/10.63015/3a-2425.1.3.
Texte intégralGuha Majumdar, Mrittunjoy. « Quantum 3.0 : Quantum Learning, Quantum Heuristics and Beyond ». Current Natural Sciences and Engineering 1, no 3 (29 mai 2024) : 175–87. http://dx.doi.org/10.63015/3a-2425.1.1.
Texte intégralAmour, Idrissa S. « STACK for Computational Science, Mathematics and Engineering e-Learners ». Tanzania Journal of Engineering and Technology 42, no 4 (23 février 2024) : 69–80. http://dx.doi.org/10.52339/tjet.v42i4.825.
Texte intégralKatai, Zoltan. « Promoting computational thinking of both sciences- and humanities-oriented students : an instructional and motivational design perspective ». Educational Technology Research and Development 68, no 5 (3 avril 2020) : 2239–61. http://dx.doi.org/10.1007/s11423-020-09766-5.
Texte intégralAngermueller, Christof, Tanel Pärnamaa, Leopold Parts et Oliver Stegle. « Deep learning for computational biology ». Molecular Systems Biology 12, no 7 (juillet 2016) : 878. http://dx.doi.org/10.15252/msb.20156651.
Texte intégralRosenfeld, Ariel, et Avshalom Elmalech. « Information Science Students’ Background and Data Science Competencies : An Exploratory Study ». Journal of Education for Library and Information Science 64, no 4 (1 octobre 2023) : 385–403. http://dx.doi.org/10.3138/jelis-2021-0076.
Texte intégralKumala, Farida Nur, Arnelia Dwi Yasa, Adam Bin Haji Jait, Aji Prasetya Wibawa et Laily Hidayah. « Patterns of Computational Thinking Skills for Elementary Prospectives Teacher in Science Learning : Gender Analysis Studies ». International Journal of Elementary Education 7, no 4 (28 décembre 2023) : 646–56. http://dx.doi.org/10.23887/ijee.v7i4.68611.
Texte intégralBjorck, Johan, Brendan H. Rappazzo, Qinru Shi, Carrie Brown-Lima, Jennifer Dean, Angela Fuller et Carla Gomes. « Accelerating Ecological Sciences from Above : Spatial Contrastive Learning for Remote Sensing ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 17 (18 mai 2021) : 14711–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i17.17728.
Texte intégralFilatova, Darya, Charles El-Nouty et Uladzislau Punko. « HIGH-THROUGHPUT DEEP LEARNING ALGORITHM FOR DIAGNOSIS AND DEFECTS CLASSIFICATION OF WATERPROOFING MEMBRANES ». International Journal for Computational Civil and Structural Engineering 16, no 2 (26 juin 2020) : 26–38. http://dx.doi.org/10.22337/2587-9618-2020-16-2-26-38.
Texte intégralR.D., Dhaniya, et Dr Umamaheswari K.M. « Brain Tumor Analysis Empowered with Machine Learning and Deep Learning : A Comprehensive Review with its Recent Computational Techniques ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 764–79. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19054.
Texte intégralLee, Chia-Jung, Chi-Jen Lu et Shi-Chun Tsai. « Extracting Computational Entropy and Learning Noisy Linear Functions ». IEEE Transactions on Information Theory 57, no 8 (août 2011) : 5485–96. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2011.2158897.
Texte intégralGhulam, Ali, Rahu Sikander et Farman Ali. « AI and Machine Learning-based practices in various domains : A Survey ». VAWKUM Transactions on Computer Sciences 10, no 1 (30 juin 2022) : 21–41. http://dx.doi.org/10.21015/vtcs.v10i1.1257.
Texte intégralPau, Danilo Pietro, et Fabrizio Maria Aymone. « Mathematical Formulation of Learning and Its Computational Complexity for Transformers’ Layers ». Eng 5, no 1 (21 décembre 2023) : 34–50. http://dx.doi.org/10.3390/eng5010003.
Texte intégralChanda, Pritam, Eduardo Costa, Jie Hu, Shravan Sukumar, John Van Hemert et Rasna Walia. « Information Theory in Computational Biology : Where We Stand Today ». Entropy 22, no 6 (6 juin 2020) : 627. http://dx.doi.org/10.3390/e22060627.
Texte intégralLI, Suiqing, Xinling CHEN, Yuzhu ZHAI, Yijie ZHANG, Zhixing ZHANG et Chunliang FENG. « The computational and neural substrates underlying social learning ». Advances in Psychological Science 29, no 4 (2021) : 677. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1042.2021.00677.
Texte intégralXavier, Rita, et Leandro Nunes de Castro. « On the use of evolutionary and swarm intelligence algorithms in transfer learning approaches : a review ». International Journal of Biosensors & ; Bioelectronics 8, no 2 (26 décembre 2023) : 58–64. http://dx.doi.org/10.15406/ijbsbe.2023.08.00235.
Texte intégralYanti, Yuli, Diah Rizki Nur Kalifah et Nurul Hidayah. « Implementing Computational Thinking Skills in Socio Scientific Issue (SSI) of Force Material Around Us at Elementary School ». E3S Web of Conferences 482 (2024) : 04001. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202448204001.
Texte intégralMerino-Armero, José Miguel, José Antonio González-Calero, Ramón Cózar-Gutiérrez et Javier del Olmo-Muñoz. « Unplugged Activities in Cross-Curricular Teaching : Effect on Sixth Graders’ Computational Thinking and Learning Outcomes ». Multimodal Technologies and Interaction 6, no 2 (28 janvier 2022) : 13. http://dx.doi.org/10.3390/mti6020013.
Texte intégralBoldea, Afrodita L. « The impact of teaching computational astronomy on the development of students' computer skills ». EPJ Web of Conferences 200 (2019) : 02001. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201920002001.
Texte intégralLevites, Yulia A., Myles Joshua T. Tan, Akshita Gupta, Jamie L. Fermin, Samuel P. Border, Sanjay Jain, John Tomaszewski, Yulia A. Levites Strekalova et Pinaki Sarder. « 89 Bridging Cell Biology and Engineering Sciences : Interdisciplinary Team-based Training in Computational Pathology ». Journal of Clinical and Translational Science 7, s1 (avril 2023) : 25. http://dx.doi.org/10.1017/cts.2023.172.
Texte intégralEl Alami, Marc, Nicolas Casel et Denis Zampunieris. « An architecture for e‐learning system with computational intelligence ». Electronic Library 26, no 3 (6 juin 2008) : 318–28. http://dx.doi.org/10.1108/02640470810879473.
Texte intégralHowley, Iris K., et Carolyn Penstein Rose. « Towards Careful Practices for Automated Linguistic Analysis of Group Learning ». Journal of Learning Analytics 3, no 3 (19 décembre 2016) : 239–62. http://dx.doi.org/10.18608/jla.2016.33.12.
Texte intégralSikora, Riyaz, et Michael J. Shaw. « A Computational Study of Distributed Rule Learning ». Information Systems Research 7, no 2 (juin 1996) : 189–97. http://dx.doi.org/10.1287/isre.7.2.189.
Texte intégralCzech, Sławomir. « Evaluating the Role of Machine Learning in Economics : A Cutting-Edge Addition or Rhetorical Device ? » Studies in Logic, Grammar and Rhetoric 68, no 1 (1 décembre 2023) : 279–93. http://dx.doi.org/10.2478/slgr-2023-0014.
Texte intégralGago, Eduardo. « Teaching and Learning Computational Mathematics with Intensive Application of the Virtual Campus ». WSEAS TRANSACTIONS ON ADVANCES in ENGINEERING EDUCATION 20 (13 octobre 2023) : 81–90. http://dx.doi.org/10.37394/232010.2023.20.11.
Texte intégralNiazai, Shafiullah, Ariana Abdul Rahimzai et Hamza Atifnigar. « Applications of MATLAB in Natural Sciences : A Comprehensive Review ». European Journal of Theoretical and Applied Sciences 1, no 5 (1 septembre 2023) : 1006–15. http://dx.doi.org/10.59324/ejtas.2023.1(5).87.
Texte intégralXiao, Zhifeng, Linjun Qian, Weiping Shao, Xiaowei Tan et Kai Wang. « Axis Learning for Orientated Objects Detection in Aerial Images ». Remote Sensing 12, no 6 (12 mars 2020) : 908. http://dx.doi.org/10.3390/rs12060908.
Texte intégralPeel, Amanda, Troy D. Sadler et Patricia Friedrichsen. « Using Unplugged Computational Thinking to Scaffold Natural Selection Learning ». American Biology Teacher 83, no 2 (1 février 2021) : 112–17. http://dx.doi.org/10.1525/abt.2021.83.2.112.
Texte intégralMitelman, Amichai, Beverly Yang, Alon Urlainis et Davide Elmo. « Coupling Geotechnical Numerical Analysis with Machine Learning for Observational Method Projects ». Geosciences 13, no 7 (28 juin 2023) : 196. http://dx.doi.org/10.3390/geosciences13070196.
Texte intégralWu, Linfeng, Huajun Wang et Huiqing Wang. « A Lightweight Conditional Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification ». Photogrammetric Engineering & ; Remote Sensing 89, no 7 (1 juillet 2023) : 413–23. http://dx.doi.org/10.14358/pers.22-00130r2.
Texte intégralAlexandrov, Theodore. « Spatial Metabolomics and Imaging Mass Spectrometry in the Age of Artificial Intelligence ». Annual Review of Biomedical Data Science 3, no 1 (20 juillet 2020) : 61–87. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-biodatasci-011420-031537.
Texte intégralLodi, Michael, et Simone Martini. « Computational Thinking, Between Papert and Wing ». Science & ; Education 30, no 4 (28 avril 2021) : 883–908. http://dx.doi.org/10.1007/s11191-021-00202-5.
Texte intégralGarcía-Martínez, Inmaculada, José María Fernández-Batanero, Jose Fernández-Cerero et Samuel P. León. « Analysing the Impact of Artificial Intelligence and Computational Sciences on Student Performance : Systematic Review and Meta-analysis ». Journal of New Approaches in Educational Research 12, no 1 (15 janvier 2023) : 171. http://dx.doi.org/10.7821/naer.2023.1.1240.
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