Articles de revues sur le sujet « CRITICAL MACHINE ENERGY »
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Chen, Chi, Yunxing Zuo, Weike Ye, Xiangguo Li, Zhi Deng et Shyue Ping Ong. « A Critical Review of Machine Learning of Energy Materials ». Advanced Energy Materials 10, no 8 (29 janvier 2020) : 1903242. http://dx.doi.org/10.1002/aenm.201903242.
Texte intégralOhtani, Hisashi. « Development of Energy-Saving Machine Tool ». International Journal of Automation Technology 11, no 4 (29 juin 2017) : 608–14. http://dx.doi.org/10.20965/ijat.2017.p0608.
Texte intégralFujishima, Makoto, Hiroshi Shimanoe et Masahiko Mori. « Reducing the Energy Consumption of Machine Tools ». International Journal of Automation Technology 11, no 4 (29 juin 2017) : 601–7. http://dx.doi.org/10.20965/ijat.2017.p0601.
Texte intégralYuan et Sun. « Server Consolidation Based on Culture Multiple-Ant-Colony Algorithm in Cloud Computing ». Sensors 19, no 12 (17 juin 2019) : 2724. http://dx.doi.org/10.3390/s19122724.
Texte intégralAlghamdi, Noof Awad, Israa Mohammed Budayr, Samar Mohammed Aljehani et Majed Mohammed Aborokbah. « A Scheme for Predicting Energy Consumption in Smart Cities Using Machine Learning ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 3481–99. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19230.
Texte intégralKandil, Abdelrahman, Samir Khaled et Taher Elfakharany. « Prediction of the equivalent circulation density using machine learning algorithms based on real-time data ». AIMS Energy 11, no 3 (2023) : 425–53. http://dx.doi.org/10.3934/energy.2023023.
Texte intégralRASTGOUFARD, P., et R. A. SCHLUETER. « APPLICATION OF CRITICAL MACHINE ENERGY FUNCTION IN POWER SYSTEM TRANSIENT STABILITY ANALYSIS ». Electric Machines & ; Power Systems 16, no 5 (janvier 1989) : 343–61. http://dx.doi.org/10.1080/07313568908909392.
Texte intégralVijayapakavan, P., D. S. Robinson Smart, Kurinjimalar Ramu et M. Ramachandran. « Superconducting Electromagnetic Launch Machine System for Aerospace Applications ». Journal on Applied and Chemical Physics 2, no 1 (1 juin 2023) : 40–47. http://dx.doi.org/10.46632/jacp/2/1/5.
Texte intégralCristina Castejon, Cristina, Marıa Jesus Gomez, Juan Carlos Garcia-Prada et Eduardo Corral. « Energy Distribution Analysis Regarding the Crack Size in a Rotating Shaft ». Volume 24, No 3, September 2019 24, no 3 (septembre 2019) : 418–25. http://dx.doi.org/10.20855/ijav.2019.24.31190.
Texte intégralTrontl, Krešimir, Dubravko Pevec et Tomislav Šmuc. « Machine Learning of the Reactor Core Loading Pattern Critical Parameters ». Science and Technology of Nuclear Installations 2008 (2008) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2008/695153.
Texte intégralAlbdery, Mohsin Hassan, et István Szabó. « A Recent Machine Learning Techniques for Failure Diagnosis of Rolling Element Bearing ». Hungarian Agricultural Engineering, no 39 (2021) : 42–53. http://dx.doi.org/10.17676/hae.2021.39.42.
Texte intégralNeugebauer, Reimund, Carsten Hochmuth, Gerhard Schmidt et Martin Dix. « Energy Efficient Process Planning Based on Numerical Simulations ». Advanced Materials Research 223 (avril 2011) : 212–21. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.223.212.
Texte intégralVyas, Nisarg, Jonathan Farringdon, David Andre et John Ivo Stivoric. « Machine Learning and Sensor Fusion for Estimating Continuous Energy Expenditure ». AI Magazine 33, no 2 (16 mars 2012) : 55. http://dx.doi.org/10.1609/aimag.v33i2.2408.
Texte intégralRumaherang, Wulfilla M., J. Louhenapessy, Mesak F. Noya et Cendy S. Tupamahu. « STUDI EKSPERIMENTAL PERFORMANCE KAVITASI WATERJET PROPULSI ». ALE Proceeding 4 (17 août 2021) : 112–20. http://dx.doi.org/10.30598/ale.4.2021.112-120.
Texte intégralDíaz, Pedro-J., Jenny-M. Carvajal et Miguel-Fernando Palencia-Muñoz. « Double torsion testing machine to determine the subcritical fracture index in rocks ». CT&F - Ciencia, Tecnología y Futuro 4, no 3 (24 mai 2011) : 37–46. http://dx.doi.org/10.29047/01225383.237.
Texte intégralVyas, Nisarg, Jonathan Farringdon, David Andre et John Stivoric. « Machine Learning and Sensor Fusion for Estimating Continuous Energy Expenditure ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 25, no 2 (11 août 2011) : 1613–20. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v25i2.18848.
Texte intégralGraffeo, Federica, Silvio Vaschetto, Alessio Miotto, Fabio Carbone, Alberto Tenconi et Andrea Cavagnino. « Lumped-Parameters Thermal Network of PM Synchronous Machines for Automotive Brake-by-Wire Systems ». Energies 14, no 18 (8 septembre 2021) : 5652. http://dx.doi.org/10.3390/en14185652.
Texte intégralPuspita Sari, Talitha, Rafin Aqsa Izza Mahendra, Ardyono Priyadi, Vita Lystianingrum, Margo Pujiantara et Sjamsjul Anam. « Perbaikan CCT Pada Multi Machine Infinite Bus Dengan Supercapacitor Energy Storage Menggunakan Critical Trajectory ». Jurnal FORTECH 1, no 2 (24 août 2020) : 61–67. http://dx.doi.org/10.32492/fortech.v1i2.225.
Texte intégralSTEIF, ALAN R. « MULTIPARTICLE SOLUTIONS IN 2+1 GRAVITY AND TIME MACHINES ». International Journal of Modern Physics D 03, no 01 (mars 1994) : 277–80. http://dx.doi.org/10.1142/s0218271894000459.
Texte intégralPark, Hae Min, Jong Hyuk Lee et Kyung Doo Kim. « Wall temperature prediction at critical heat flux using a machine learning model ». Annals of Nuclear Energy 141 (juin 2020) : 107334. http://dx.doi.org/10.1016/j.anucene.2020.107334.
Texte intégralAsif, Muhammad, Hang Shen, Chunlin Zhou, Yuandong Guo, Yibo Yuan, Pu Shao, Lan Xie et Muhammad Shoaib Bhutta. « Recent Trends, Developments, and Emerging Technologies towards Sustainable Intelligent Machining : A Critical Review, Perspectives and Future Directions ». Sustainability 15, no 10 (19 mai 2023) : 8298. http://dx.doi.org/10.3390/su15108298.
Texte intégralWhite, G., S. Gessner, E. Adli, G. J. Cao, K. Sjobak, S. Barber, C. Schroeder et al. « Beam delivery and final focus systems for multi-TeV advanced linear colliders ». Journal of Instrumentation 17, no 05 (1 mai 2022) : P05042. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/17/05/p05042.
Texte intégralRawat, Nishant. « Water Quality Prediction using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 4173–87. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44658.
Texte intégralSyukri, Mahdi. « Analysis of using capacitors in 3-phase induction generators to get constant voltage ». Jurnal Geuthèë : Penelitian Multidisiplin 6, no 1 (1 avril 2023) : 1. http://dx.doi.org/10.52626/jg.v6i1.208.
Texte intégralBraun, S., P. Schraml et E. Prof Abele. « Energieverbrauchssimulation von Werkzeugmaschinen*/Process-specific energy simulation of machine tools ». wt Werkstattstechnik online 106, no 03 (2016) : 163–68. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2016-03-67.
Texte intégralMeng, Fanlin, Kui Weng, Balsam Shallal, Xiangping Chen et Monjur Mourshed. « Forecasting Algorithms and Optimization Strategies for Building Energy Management & ; Demand Response ». Proceedings 2, no 15 (27 août 2018) : 1133. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2151133.
Texte intégralMarcus, Aaron, et Jérémie Jean. « Going green at home : The Green Machine ». Information Design Journal 17, no 3 (31 décembre 2009) : 235–43. http://dx.doi.org/10.1075/idj.17.3.08mar.
Texte intégralKravets, Svyatoslav, Vladimir Suponyev et Aleksej Goponov. « Determination of critical depth forces of cutting soils and energy consumption of chain scraper trench excavators ». Bulletin of Kharkov National Automobile and Highway University 1, no 92 (4 mars 2021) : 192. http://dx.doi.org/10.30977/bul.2219-5548.2021.92.1.192.
Texte intégralPatil, Prof Sachin Sambhaji, Mahesh Manohar Sirsat, Ajitkumar Vishwakarma Sharma, Aashish Shahi et Omkar Maruti Halgi. « Web Based Machine Learning Automated Pipeline ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 4 (30 avril 2023) : 1875–78. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.50406.
Texte intégralDing, Yakui, Yongping Li, Heran Zheng, Jing Meng, Jing Lv et Guohe Huang. « Identifying critical energy-water paths and clusters within the urban agglomeration using machine learning algorithm ». Energy 250 (juillet 2022) : 123880. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2022.123880.
Texte intégralRazzak, Imran, Guandong Xu et Muhammad Khurram Khan. « Guest Editorial : Privacy-Preserving Federated Machine Learning Solutions for Enhanced Security of Critical Energy Infrastructures ». IEEE Transactions on Industrial Informatics 18, no 5 (mai 2022) : 3449–51. http://dx.doi.org/10.1109/tii.2021.3128962.
Texte intégralPeplow, Andrew, Javad Isavand, Afshar Kasaei, Babak Afzali et Delphine Bard-Hagberg. « A Speed-Variant Balancing Method for Flexible Rotary Machines Based on Acoustic Responses ». Sustainability 13, no 13 (28 juin 2021) : 7237. http://dx.doi.org/10.3390/su13137237.
Texte intégralJason, Sebagenzi. « Real-time Virtual Machine Energy-Efficient Allocation in Cloud Data Centers Using Interval-packing Methods ». Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence 10, no 6 (2 décembre 2022) : 15–34. http://dx.doi.org/10.14738/tmlai.106.13419.
Texte intégralPriyadi, Ardyono, Nazila Iyyaya Fariha, Talitha Puspita Sari, Vita Lystianingrum, Margo Pujiantara et Sjamsjul Anam. « Efek Penambahan SCES Pada Sistem Multimesin dengan Damping dan Kontroler Berdasarkan Metode Critical Trajectory ». Jurnal FORTECH 1, no 2 (23 août 2020) : 79–84. http://dx.doi.org/10.32492/fortech.v1i2.228.
Texte intégralChen, Chun-Wei, Chun-Chang Li et Chen-Yu Lin. « Combine Clustering and Machine Learning for Enhancing the Efficiency of Energy Baseline of Chiller System ». Energies 13, no 17 (24 août 2020) : 4368. http://dx.doi.org/10.3390/en13174368.
Texte intégralSalonitis, Konstantinos. « Energy efficiency assessment of grinding strategy ». International Journal of Energy Sector Management 9, no 1 (7 avril 2015) : 20–37. http://dx.doi.org/10.1108/ijesm-04-2013-0009.
Texte intégralKishore, Somasundaram Chandra, Suguna Perumal, Raji Atchudan, Muthulakshmi Alagan, Ashok K. Sundramoorthy et Yong Rok Lee. « A Critical Review on Artificial Intelligence for Fuel Cell Diagnosis ». Catalysts 12, no 7 (5 juillet 2022) : 743. http://dx.doi.org/10.3390/catal12070743.
Texte intégralNaik, Ketaki Bhalchandra, G. Meera Gandhi et S. H. Patil. « Pareto Based Virtual Machine Selection with Load Balancing in Cloud Data Centre ». Cybernetics and Information Technologies 18, no 3 (1 septembre 2018) : 23–36. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2018-0036.
Texte intégralYılmaz, Beyza, et Ramazan Yıldırım. « Critical review of machine learning applications in perovskite solar research ». Nano Energy 80 (février 2021) : 105546. http://dx.doi.org/10.1016/j.nanoen.2020.105546.
Texte intégralAgarala, Ajaysekhar, Sunil S. Bhat, Arghya Mitra, Daria Zychma et Pawel Sowa. « Transient Stability Analysis of a Multi-Machine Power System Integrated with Renewables ». Energies 15, no 13 (1 juillet 2022) : 4824. http://dx.doi.org/10.3390/en15134824.
Texte intégralJunaid, Muhammad, Adnan Sohail, Fadi Al Turjman et Rashid Ali. « Agile Support Vector Machine for Energy-efficient Resource Allocation in IoT-oriented Cloud using PSO ». ACM Transactions on Internet Technology 22, no 1 (28 février 2022) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3433541.
Texte intégralChoi, Gilsu. « Analysis and Experimental Verification of the Demagnetization Vulnerability in Various PM Synchronous Machine Configurations for an EV Application ». Energies 14, no 17 (1 septembre 2021) : 5447. http://dx.doi.org/10.3390/en14175447.
Texte intégralHusainy, Avesahemad S. N., Sairam A. Patil, Atharva S. Sinfal, Vasim M. Mujawar et Chandrashekhar S. Sinfal. « Parameter Optimization of Refrigeration Chiller by Machine Learning ». Asian Journal of Electrical Sciences 12, no 1 (22 juin 2023) : 39–45. http://dx.doi.org/10.51983/ajes-2023.12.1.3684.
Texte intégralRECHTIN, CYDNEY, CHITTA RANJAN, ANTHONY LEWIS et BETH ANN ZARKO. « Creating adaptive predictions for packaging-critical quality parameters using advanced analytics and machine learning ». November 2019 18, no 11 (1 décembre 2019) : 679–89. http://dx.doi.org/10.32964/tj18.11.679.
Texte intégralScafà, Martina, Marco Marconi et Michele Germani. « A critical review of symbiosis approaches in the context of Industry 4.0☆ ». Journal of Computational Design and Engineering 7, no 3 (3 avril 2020) : 269–78. http://dx.doi.org/10.1093/jcde/qwaa022.
Texte intégralAlHaddad, Ulaa, Abdullah Basuhail, Maher Khemakhem, Fathy Elbouraey Eassa et Kamal Jambi. « Towards Sustainable Energy Grids : A Machine Learning-Based Ensemble Methods Approach for Outages Estimation in Extreme Weather Events ». Sustainability 15, no 16 (21 août 2023) : 12622. http://dx.doi.org/10.3390/su151612622.
Texte intégralBorunda, Monica, Adrián Ramírez, Raul Garduno, Gerardo Ruíz, Sergio Hernandez et O. A. Jaramillo. « Photovoltaic Power Generation Forecasting for Regional Assessment Using Machine Learning ». Energies 15, no 23 (24 novembre 2022) : 8895. http://dx.doi.org/10.3390/en15238895.
Texte intégralChen, James Ming, et Mobeen Ur Rehman. « A Pattern New in Every Moment : The Temporal Clustering of Markets for Crude Oil, Refined Fuels, and Other Commodities ». Energies 14, no 19 (24 septembre 2021) : 6099. http://dx.doi.org/10.3390/en14196099.
Texte intégralDel Ser, J., D. Casillas-Perez, L. Cornejo-Bueno, L. Prieto-Godino, J. Sanz-Justo, C. Casanova-Mateo et S. Salcedo-Sanz. « Randomization-based machine learning in renewable energy prediction problems : Critical literature review, new results and perspectives ». Applied Soft Computing 118 (mars 2022) : 108526. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108526.
Texte intégralForootan, Mohammad Mahdi, Iman Larki, Rahim Zahedi et Abolfazl Ahmadi. « Machine Learning and Deep Learning in Energy Systems : A Review ». Sustainability 14, no 8 (18 avril 2022) : 4832. http://dx.doi.org/10.3390/su14084832.
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