Articles de revues sur le sujet « Continuous and distributed machine learning »
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Stan, Ioan-Mihail, Siarhei Padolski et Christopher Jon Lee. « Exploring the self-service model to visualize the results of the ATLAS Machine Learning analysis jobs in BigPanDA with Openshift OKD3 ». EPJ Web of Conferences 251 (2021) : 02009. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202125102009.
Texte intégralYin, Zhongdong, Jingjing Tu et Yonghai Xu. « Development of a Kernel Extreme Learning Machine Model for Capacity Selection of Distributed Generation Considering the Characteristics of Electric Vehicles ». Applied Sciences 9, no 12 (13 juin 2019) : 2401. http://dx.doi.org/10.3390/app9122401.
Texte intégralBrophy, Eoin, Maarten De Vos, Geraldine Boylan et Tomás Ward. « Estimation of Continuous Blood Pressure from PPG via a Federated Learning Approach ». Sensors 21, no 18 (21 septembre 2021) : 6311. http://dx.doi.org/10.3390/s21186311.
Texte intégralVrachimis, Andreas, Stella Gkegka et Kostas Kolomvatsos. « Resilient edge machine learning in smart city environments ». Journal of Smart Cities and Society 2, no 1 (7 juillet 2023) : 3–24. http://dx.doi.org/10.3233/scs-230005.
Texte intégralMusa, M. O., et E. E. Odokuma. « A framework for the detection of distributed denial of service attacks on network logs using ML and DL classifiers ». Scientia Africana 22, no 3 (25 janvier 2024) : 153–64. http://dx.doi.org/10.4314/sa.v22i3.14.
Texte intégralOliveri, Giorgio, Lucas C. van Laake, Cesare Carissimo, Clara Miette et Johannes T. B. Overvelde. « Continuous learning of emergent behavior in robotic matter ». Proceedings of the National Academy of Sciences 118, no 21 (10 mai 2021) : e2017015118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2017015118.
Texte intégralKodaira, Daisuke, Kazuki Tsukazaki, Taiki Kure et Junji Kondoh. « Improving Forecast Reliability for Geographically Distributed Photovoltaic Generations ». Energies 14, no 21 (4 novembre 2021) : 7340. http://dx.doi.org/10.3390/en14217340.
Texte intégralHua, Xia, et Lei Han. « Design and Practical Application of Sports Visualization Platform Based on Tracking Algorithm ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (16 août 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4744939.
Texte intégralRustam, Furqan, Muhammad Faheem Mushtaq, Ameer Hamza, Muhammad Shoaib Farooq, Anca Delia Jurcut et Imran Ashraf. « Denial of Service Attack Classification Using Machine Learning with Multi-Features ». Electronics 11, no 22 (20 novembre 2022) : 3817. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11223817.
Texte intégralHuang, Leqi. « Problems, solutions and improvements on federated learning model ». Applied and Computational Engineering 22, no 1 (23 octobre 2023) : 183–86. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/22/20231215.
Texte intégralJohnson, Paul A., et Chris W. Johnson. « Earthquake fault slip and nonlinear dynamics ». Journal of the Acoustical Society of America 153, no 3_supplement (1 mars 2023) : A203. http://dx.doi.org/10.1121/10.0018661.
Texte intégralT V, Bhuvana. « AI ENABLED WATER CONSERVATION FOR IRRIGATION USING IOT ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 05 (14 mai 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem33920.
Texte intégralXie, Anze, Anders Carlsson, Jason Mohoney, Roger Waleffe, Shanan Peters, Theodoros Rekatsinas et Shivaram Venkataraman. « Demo of marius ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 12 (juillet 2021) : 2759–62. http://dx.doi.org/10.14778/3476311.3476338.
Texte intégralChang, Wanjun, Yangbo Li et Qidong Du. « Microblog Emotion Analysis Using Improved DBN Under Spark Platform ». International Journal of Information Technologies and Systems Approach 16, no 2 (16 février 2023) : 1–16. http://dx.doi.org/10.4018/ijitsa.318141.
Texte intégralGómez, Jairo A., Jorge E. Patiño, Juan C. Duque et Santiago Passos. « Spatiotemporal Modeling of Urban Growth Using Machine Learning ». Remote Sensing 12, no 1 (28 décembre 2019) : 109. http://dx.doi.org/10.3390/rs12010109.
Texte intégralBehera, Ranjan, Sushree Das, Santanu Rath, Sanjay Misra et Robertas Damasevicius. « Comparative Study of Real Time Machine Learning Models for Stock Prediction through Streaming Data ». JUCS - Journal of Universal Computer Science 26, no 9 (28 septembre 2020) : 1128–47. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.2020.059.
Texte intégralLiu, Bowen, et Qiang Tang. « Secure Data Sharing in Federated Learning through Blockchain-Based Aggregation ». Future Internet 16, no 4 (15 avril 2024) : 133. http://dx.doi.org/10.3390/fi16040133.
Texte intégralAvcı, İsa, et Murat Koca. « Predicting DDoS Attacks Using Machine Learning Algorithms in Building Management Systems ». Electronics 12, no 19 (5 octobre 2023) : 4142. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12194142.
Texte intégralBattaglia, Elena, Simone Celano et Ruggero G. Pensa. « Differentially Private Distance Learning in Categorical Data ». Data Mining and Knowledge Discovery 35, no 5 (13 juillet 2021) : 2050–88. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-021-00778-0.
Texte intégralKim, Bockjoo, et Dimitri Bourilkov. « Automatic Monitoring of Large-Scale Computing Infrastructure ». EPJ Web of Conferences 295 (2024) : 07007. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202429507007.
Texte intégralPaul, Baltescu, Blunsom Phil et Hoang Hieu. « OxLM : A Neural Language Modelling Framework for Machine Translation ». Prague Bulletin of Mathematical Linguistics 102, no 1 (11 septembre 2014) : 81–92. http://dx.doi.org/10.2478/pralin-2014-0016.
Texte intégralSánchez-Reolid, Roberto, Arturo S. García, Miguel A. Vicente-Querol, Beatriz García-Martinez et Antonio Fernández-Caballero. « Distributed Architecture for Acquisition and Processing of Physiological Signals ». Proceedings 31, no 1 (20 novembre 2019) : 30. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2019031030.
Texte intégralOjugo, Arnold, et Andrew Okonji Eboka. « An Empirical Evaluation On Comparative Machine Learning Techniques For Detection of The Distributed Denial of Service (DDoS) Attacks ». Journal of Applied Science, Engineering, Technology, and Education 2, no 1 (13 juin 2020) : 18–27. http://dx.doi.org/10.35877/454ri.asci2192.
Texte intégralKareem, Amer, Haiming Liu et Vladan Velisavljevic. « A Privacy-Preserving Approach to Effectively Utilize Distributed Data for Malaria Image Detection ». Bioengineering 11, no 4 (30 mars 2024) : 340. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering11040340.
Texte intégralMelton, Joe R., Ed Chan, Koreen Millard, Matthew Fortier, R. Scott Winton, Javier M. Martín-López, Hinsby Cadillo-Quiroz, Darren Kidd et Louis V. Verchot. « A map of global peatland extent created using machine learning (Peat-ML) ». Geoscientific Model Development 15, no 12 (20 juin 2022) : 4709–38. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-15-4709-2022.
Texte intégralLi, Boyuan, Shengbo Chen et Zihao Peng. « New Generation Federated Learning ». Sensors 22, no 21 (3 novembre 2022) : 8475. http://dx.doi.org/10.3390/s22218475.
Texte intégralSitokonstantinou, Vasileios, Alkiviadis Koukos, Thanassis Drivas, Charalampos Kontoes, Ioannis Papoutsis et Vassilia Karathanassi. « A Scalable Machine Learning Pipeline for Paddy Rice Classification Using Multi-Temporal Sentinel Data ». Remote Sensing 13, no 9 (1 mai 2021) : 1769. http://dx.doi.org/10.3390/rs13091769.
Texte intégralZeng, Liang, Wenxin Wang et Wei Zuo. « A Federated Learning Latency Minimization Method for UAV Swarms Aided by Communication Compression and Energy Allocation ». Sensors 23, no 13 (21 juin 2023) : 5787. http://dx.doi.org/10.3390/s23135787.
Texte intégralKawabata, Kuniaki, Zhi-Wei Luo et Jie Huang. « Special Issue on Machine Intelligence for Robotics and Mechatronics ». Journal of Robotics and Mechatronics 22, no 4 (20 août 2010) : 417. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2010.p0417.
Texte intégralGreifeneder, Felix, Claudia Notarnicola et Wolfgang Wagner. « A Machine Learning-Based Approach for Surface Soil Moisture Estimations with Google Earth Engine ». Remote Sensing 13, no 11 (27 mai 2021) : 2099. http://dx.doi.org/10.3390/rs13112099.
Texte intégralHao, Yixue, Yiming Miao, Min Chen, Hamid Gharavi et Victor Leung. « 6G Cognitive Information Theory : A Mailbox Perspective ». Big Data and Cognitive Computing 5, no 4 (16 octobre 2021) : 56. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc5040056.
Texte intégralSun, Hanqi, Wanquan Zhu, Ziyu Sun, Mingsheng Cao et Wenbin Liu. « FMDL : Federated Mutual Distillation Learning for Defending Backdoor Attacks ». Electronics 12, no 23 (30 novembre 2023) : 4838. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12234838.
Texte intégralKarlgren, Jussi, et Pentti Kanerva. « High-dimensional distributed semantic spaces for utterances ». Natural Language Engineering 25, no 4 (juillet 2019) : 503–17. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324919000226.
Texte intégralAshush, Nerya, Shlomo Greenberg, Erez Manor et Yehuda Ben-Shimol. « Unsupervised Drones Swarm Characterization Using RF Signals Analysis and Machine Learning Methods ». Sensors 23, no 3 (1 février 2023) : 1589. http://dx.doi.org/10.3390/s23031589.
Texte intégralNaqvi, Sardar Shan Ali, Yuancheng Li et Muhammad Uzair. « DDoS attack detection in smart grid network using reconstructive machine learning models ». PeerJ Computer Science 10 (9 janvier 2024) : e1784. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1784.
Texte intégralFlores, Juan J., Jose L. Garcia-Nava, Jose R. Cedeno Gonzalez, Victor M. Tellez, Felix Calderon et Arturo Medrano. « A Machine-Learning Pipeline for Large-Scale Power-Quality Forecasting in the Mexican Distribution Grid ». Applied Sciences 12, no 17 (24 août 2022) : 8423. http://dx.doi.org/10.3390/app12178423.
Texte intégralManavalan, Mani. « Intersection of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Internet of Things – An Economic Overview ». Global Disclosure of Economics and Business 9, no 2 (25 décembre 2020) : 119–28. http://dx.doi.org/10.18034/gdeb.v9i2.584.
Texte intégralRashid, Kanwal, Yousaf Saeed, Abid Ali, Faisal Jamil, Reem Alkanhel et Ammar Muthanna. « An Adaptive Real-Time Malicious Node Detection Framework Using Machine Learning in Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) ». Sensors 23, no 5 (26 février 2023) : 2594. http://dx.doi.org/10.3390/s23052594.
Texte intégralZhang, Nan, Mingjie Chen, Fan Yang, Cancan Yang, Penghui Yang, Yushan Gao, Yue Shang et Daoli Peng. « Forest Height Mapping Using Feature Selection and Machine Learning by Integrating Multi-Source Satellite Data in Baoding City, North China ». Remote Sensing 14, no 18 (6 septembre 2022) : 4434. http://dx.doi.org/10.3390/rs14184434.
Texte intégralRajab Asaad, Renas, et Subhi R. M. Zeebaree. « Enhancing Security and Privacy in Distributed Cloud Environments : A Review of Protocols and Mechanisms ». Academic Journal of Nawroz University 13, no 1 (31 mars 2024) : 476–88. http://dx.doi.org/10.25007/ajnu.v13n1a2010.
Texte intégralNaeem, Muhammad, Jian Yu, Muhammad Aamir, Sajjad Ahmad Khan, Olayinka Adeleye et Zardad Khan. « Comparative analysis of machine learning approaches to analyze and predict the COVID-19 outbreak ». PeerJ Computer Science 7 (16 décembre 2021) : e746. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.746.
Texte intégralBonilla-Garzón, Andrea, Shyam Madhusudhana, Robert P. Dziak et Holger Klinck. « Assessing vocal activity patterns of leopard seals (Hydrurga leptonyx) In the Bransfield Strait, Antarctica using machine learning ». Journal of the Acoustical Society of America 152, no 4 (octobre 2022) : A106. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015696.
Texte intégralPriya, Harshitha. « A Cloud Approach for Melanoma Detection Based On Deep Learning Networks ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 3983–88. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52571.
Texte intégralAnand, Dubey, et Choubey Siddhartha. « Blockchain and machine learning for data analytics, privacy preserving, and security in fraud detection ». i-manager’s Journal on Software Engineering 18, no 1 (2023) : 45. http://dx.doi.org/10.26634/jse.18.1.20091.
Texte intégralChen, Shaomin, Jiachen Gao, Fangchuan Lou, Yunfei Tuo, Shuai Tan, Yuyang Shan, Lihua Luo, Zhilin Xu, Zhengfu Zhang et Xiangyu Huang. « Rapid estimation of soil water content based on hyperspectral reflectance combined with continuous wavelet transform, feature extraction, and extreme learning machine ». PeerJ 12 (22 août 2024) : e17954. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.17954.
Texte intégralAhmed, Mehreen, Rafia Mumtaz, Syed Mohammad Hassan Zaidi, Maryam Hafeez, Syed Ali Raza Zaidi et Muneer Ahmad. « Distributed Fog Computing for Internet of Things (IoT) Based Ambient Data Processing and Analysis ». Electronics 9, no 11 (22 octobre 2020) : 1756. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9111756.
Texte intégralBakurov, Illya, Marco Buzzelli, Mauro Castelli, Leonardo Vanneschi et Raimondo Schettini. « General Purpose Optimization Library (GPOL) : A Flexible and Efficient Multi-Purpose Optimization Library in Python ». Applied Sciences 11, no 11 (23 mai 2021) : 4774. http://dx.doi.org/10.3390/app11114774.
Texte intégralBarron, Alfredo, Dante D. Sanchez-Gallegos, Diana Carrizales-Espinoza, J. L. Gonzalez-Compean et Miguel Morales-Sandoval. « On the Efficient Delivery and Storage of IoT Data in Edge–Fog–Cloud Environments ». Sensors 22, no 18 (16 septembre 2022) : 7016. http://dx.doi.org/10.3390/s22187016.
Texte intégralSamuel Olaoluwa Folorunsho, Olubunmi Adeolu Adenekan, Chinedu Ezeigweneme, Ike Chidiebere Somadina et Patrick Azuka Okeleke. « Ensuring Cybersecurity in telecommunications : Strategies to protect digital infrastructure and sensitive data ». Computer Science & ; IT Research Journal 5, no 8 (23 août 2024) : 1855–83. http://dx.doi.org/10.51594/csitrj.v5i8.1448.
Texte intégralDudeja, Deepak, Sabeena Yasmin Hera, Nitika Vats Doohan, Nilesh Dubey, R. Mahaveerakannan, Tariq Ahamed Ahanger et Simon Karanja Hinga. « Energy Efficient and Secure Information Dissemination in Heterogeneous Wireless Sensor Networks Using Machine Learning Techniques ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (7 juin 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2206530.
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