Littérature scientifique sur le sujet « Cross-learning »
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Articles de revues sur le sujet "Cross-learning"
Abarghooei, Majid. « Designing a Cross-Platform Mobile Learning System ». Lecture Notes on Software Engineering 3, no 3 (2015) : 195–98. http://dx.doi.org/10.7763/lnse.2015.v3.189.
Texte intégralChok, S. « Cross organisational learning ». BMJ 322, no 7293 (28 avril 2001) : 2. http://dx.doi.org/10.1136/bmj.322.7293.s2-7293.
Texte intégralNewell, Sue. « Enhancing Cross-Project Learning ». Engineering Management Journal 16, no 1 (mars 2004) : 12–20. http://dx.doi.org/10.1080/10429247.2004.11415234.
Texte intégralPetersen, Maya L., Annette M. Molinaro, Sandra E. Sinisi et Mark J. van der Laan. « Cross-validated bagged learning ». Journal of Multivariate Analysis 98, no 9 (octobre 2007) : 1693–704. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2007.07.004.
Texte intégralNayan, Surina, Hariharan N. Krishnasamy et Latisha Asmaak Shafie. « A Cross-National Study of Motivation in Language Learning ». International Journal of Information and Education Technology 4, no 2 (2014) : 194–97. http://dx.doi.org/10.7763/ijiet.2014.v4.397.
Texte intégralNie, Weizhi, Anan Liu, Wenhui Li et Yuting Su. « Cross-view action recognition by cross-domain learning ». Image and Vision Computing 55 (novembre 2016) : 109–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2016.04.011.
Texte intégralEliawati, Titim. « CROSS CULTURAL UNDERSTANDING LEARNING METHOD ». Journal MELT (Medium for English Language Teaching) 3, no 1 (29 janvier 2019) : 17. http://dx.doi.org/10.22303/melt.3.1.2018.14-26.
Texte intégralHan, Pi-Chi, et John A. Henschke. « Cross-Cultural Learning and Mentoring ». International Journal of Adult Vocational Education and Technology 3, no 3 (juillet 2012) : 26–36. http://dx.doi.org/10.4018/javet.2012070103.
Texte intégralBonometti, Stefano. « Learning in Cross-Media Environment ». International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies 12, no 4 (octobre 2017) : 48–57. http://dx.doi.org/10.4018/ijwltt.2017100105.
Texte intégralMiller, Anne. « Design for cross-cultural learning ». International Journal of Intercultural Relations 12, no 3 (janvier 1988) : 296–97. http://dx.doi.org/10.1016/0147-1767(88)90022-3.
Texte intégralThèses sur le sujet "Cross-learning"
Zhang, Li. « Cross-view learning ». Thesis, Queen Mary, University of London, 2018. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/43185.
Texte intégralSi, Si, et 斯思. « Cross-domain subspace learning ». Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2010. http://hub.hku.hk/bib/B44912912.
Texte intégralHjelm, Hans. « Cross-language Ontology Learning : Incorporating and Exploiting Cross-language Data in the Ontology Learning Process ». Doctoral thesis, Stockholms universitet, Institutionen för lingvistik, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-8414.
Texte intégralFör att köpa boken skicka en beställning till exp@ling.su.se/ To order the book send an e-mail to exp@ling.su.se
Zhu, Xiaodan. « On Cross-Series Machine Learning Models ». W&M ScholarWorks, 2020. https://scholarworks.wm.edu/etd/1616444550.
Texte intégralFohlin, Robert. « A cross-media game environment for learning ». Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap, fysik och matematik, DFM, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-9314.
Texte intégralKodirov, Elyor. « Cross-class transfer learning for visual data ». Thesis, Queen Mary, University of London, 2017. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/31852.
Texte intégralPorto, Faimison Rodrigues. « Cross-project defect prediction with meta-Learning ». Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21032018-163840/.
Texte intégralModelos de predição de defeitos auxiliam profissionais de teste na priorização de partes do software mais propensas a conter defeitos. A abordagem de predição de defeitos cruzada entre projetos (CPDP) refere-se à utilização de projetos externos já conhecidos para compor o conjunto de treinamento. Essa abordagem é útil quando a quantidade de dados históricos de defeitos é inapropriada ou insuficiente para compor o conjunto de treinamento. Embora o princípio seja atrativo, o desempenho de predição é um fator limitante nessa abordagem. Nos últimos anos, vários métodos foram propostos com o intuito de melhorar o desempenho de predição de modelos CPDP. Contudo, na literatura, existe uma carência de estudos comparativos que apontam quais métodos CPDP apresentam melhores desempenhos. Além disso, não há evidências sobre quais métodos CPDP apresentam melhor desempenho para um domínio de aplicação específico. De fato, não existe um algoritmo de aprendizado de máquina que seja apropriado para todos os domínios de aplicação. A tarefa de decisão sobre qual algoritmo é mais adequado a um determinado domínio de aplicação é investigado na literatura de meta-aprendizado. Um modelo de meta-aprendizado é caracterizado pela sua capacidade de aprender a partir de experiências anteriores e adaptar seu viés de indução dinamicamente de acordo com o domínio alvo. Neste trabalho, nós investigamos a viabilidade de usar meta-aprendizado para a recomendação de métodos CPDP. Nesta tese são almejados três principais objetivos. Primeiro, é conduzida uma análise experimental para investigar a viabilidade de usar métodos de seleção de atributos como procedimento interno de dois métodos CPDP, com o intuito de melhorar o desempenho de predição. Segundo, são investigados quais métodos CPDP apresentam um melhor desempenho em um contexto geral. Nesse contexto, também é investigado se os métodos com melhor desempenho geral apresentam melhor desempenho para os mesmos conjuntos de dados (ou projetos de software). Os resultados revelam que os métodos CPDP mais adequados para um projeto podem variar de acordo com as características do projeto sendo predito. Essa constatação conduz à terceira investigação realizada neste trabalho. Foram investigadas as várias particularidades inerentes ao contexto CPDP a fim de propor uma solução de meta-aprendizado capaz de aprender com experiências anteriores e recomendar métodos CPDP adequados, de acordo com as características do software. Foram avaliados a capacidade de meta-aprendizado da solução proposta e a sua performance em relação aos métodos base que apresentaram melhor desempenho geral.
Ciucanu, Radu. « Cross-model queries and schemas : complexity and learning ». Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10056/document.
Texte intégralSpecifying a database query using a formal query language is typically a challenging task for non-expert users. In the context of big data, this problem becomes even harder because it requires the users to deal with database instances of large size and hence difficult to visualize. Such instances usually lack a schema to help the users specify their queries, or have an incomplete schema as they come from disparate data sources. In this thesis, we address the problem of query specification for non-expert users. We identify two possible approaches for tackling this problem: learning queries from examples and translating the data in a format that the user finds easier to query. Our contributions are aligned with these two complementary directions and span over three of the most popular data models: XML, relational, and graph. This thesis consists of two parts, dedicated to (i) schema definition and translation, and to (ii) learning schemas and queries. In the first part, we define schema formalisms for unordered XML and we analyze their computational properties; we also study the complexity of the data exchange problem in the setting of a relational source and a graph target database. In the second part, we investigate the problem of learning from examples the schemas for unordered XML proposed in the first part, as well as relational join queries and path queries on graph databases. The interactive scenario that we propose for these two classes of queries is immediately applicable to assisting non-expert users in the process of query specification
Weatherholtz, Kodi. « Perceptual learning of systemic cross-category vowel variation ». The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1429782580.
Texte intégralNerantzi, Chrissi. « Towards a framework for cross-boundary collaborative open learning for cross-institutional academic development ». Thesis, Edinburgh Napier University, 2017. http://researchrepository.napier.ac.uk/Output/1025583.
Texte intégralLivres sur le sujet "Cross-learning"
Korhonen, Vesa. Cross-cultural lifelong learning. Tampere : Tampere University Press, 2010.
Trouver le texte intégralStephen, Bochner, Brislin Richard W. 1945-, Lonner Walter J et East-West Culture Learning Institute, dir. Cross-cultural perspectives on learning. Ann Arbor, Mich : University Microfilms International, 1987.
Trouver le texte intégralSikkema, Mildred. Design for cross-cultural learning. Yarmouth, Me : Intercultural Press, 1987.
Trouver le texte intégral1937-, Berendt Erich Adalbert, dir. Metaphors for learning : Cross-cultural perspectives. Amsterdam : John Benjamins Publishing, 2008.
Trouver le texte intégralWestwood, Peter S. Teaching and learning difficulties : Cross-curricular perspectives. Camberwell, Vic : ACER Press, 2006.
Trouver le texte intégralZhu, Sijia Cynthia, Shu Xie, Yunpeng Ma et Douglas McDougall, dir. Reciprocal Learning for Cross-Cultural Mathematics Education. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-56838-2.
Texte intégralDavis, Sarah H. Being there : Learning to live cross-culturally. Cambridge, Mass : Harvard University Press, 2011.
Trouver le texte intégralRingbom, Håkan. Cross-linguistic similarity in foreign language learning. Clevedon [England] : Multilingual Matters, 2007.
Trouver le texte intégralDavis, Sarah H. Resident aliens : Learning to live cross-culturally. Cambridge, Mass : Harvard University Press, 2011.
Trouver le texte intégralYihong, Fan, dir. Assuring university learning quality : Cross-boundary collaboration. Trondheim : Tapir Academic Press, 2006.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Cross-learning"
Delaney, Laurel J. « Cross-Cultural Learning ». Dans Exporting, 413–22. Berkeley, CA : Apress, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4302-5792-9_24.
Texte intégralSkocaj, Danijel, Ales Leonardis et Geert-Jan M. Kruijff. « Cross-Modal Learning ». Dans Encyclopedia of the Sciences of Learning, 861–64. Boston, MA : Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_239.
Texte intégralDelaney, Laurel J. « Cross-Cultural Learning ». Dans Exporting, 451–61. Berkeley, CA : Apress, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-2193-8_24.
Texte intégralSmith, Andrew D. M., et Kenny Smith. « Cross-Situational Learning ». Dans Encyclopedia of the Sciences of Learning, 864–66. Boston, MA : Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_1712.
Texte intégralHibbert, Liesel, et Gregory Kerr. « Cross-disciplinary learning ». Dans English as a Language of Learning, Teaching and Inclusivity, 143–54. London : Routledge, 2023. http://dx.doi.org/10.4324/9781003382645-9.
Texte intégralSchaffer, Scott P. « Cross-Disciplinary Team Learning ». Dans Handbook of Improving Performance in the Workplace : Selecting and Implementing Performance Interventions, 598–612. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc., 2010. http://dx.doi.org/10.1002/9780470587102.ch25.
Texte intégralSchaffer, Scott P. « Cross-Disciplinary Team Learning ». Dans Handbook of Improving Performance in the Workplace : Volumes 1-3, 598–612. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc., 2010. http://dx.doi.org/10.1002/9780470592663.ch44.
Texte intégralApfelthaler, Gerhard. « Cross-Cultural Learning Styles ». Dans Encyclopedia of the Sciences of Learning, 853–55. Boston, MA : Springer US, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_455.
Texte intégralLaFever, Marcella. « Cross-Cultural Learning Styles ». Dans Encyclopedia of Cross-Cultural School Psychology, 286–87. Boston, MA : Springer US, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-71799-9_102.
Texte intégralYao, Yuan, Zhiyuan Liu, Yankai Lin et Maosong Sun. « Cross-Modal Representation Learning ». Dans Representation Learning for Natural Language Processing, 211–40. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1600-9_7.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Cross-learning"
Fisch, Shalom M., Richard Lesh, Beth Motoki, Sandra Crespo et Vincent Melfi. « Cross-platform learning ». Dans the 10th International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/1999030.1999036.
Texte intégralFu, Eugene Yujun, Michael Xuelin Huang, Hong Va Leong et Grace Ngai. « Cross-Species Learning ». Dans MM '18 : ACM Multimedia Conference. New York, NY, USA : ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3240508.3240710.
Texte intégralKang, Cuicui, Shengcai Liao, Yonghao He, Jian Wang, Wenjia Niu, Shiming Xiang et Chunhong Pan. « Cross-Modal Similarity Learning ». Dans CIKM'15 : 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. New York, NY, USA : ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2806416.2806469.
Texte intégralM’hamdi, Meryem, Xiang Ren et Jonathan May. « Cross-lingual Continual Learning ». Dans Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1 : Long Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.217.
Texte intégralCervino, Juan, Juan Andres Bazerque, Miguel Calvo-Fullana et Alejandro Ribeiro. « Multi-task Supervised Learning via Cross-learning ». Dans 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.23919/eusipco54536.2021.9615939.
Texte intégralWang, Yabing, Jianfeng Dong, Tianxiang Liang, Minsong Zhang, Rui Cai et Xun Wang. « Cross-Lingual Cross-Modal Retrieval with Noise-Robust Learning ». Dans MM '22 : The 30th ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3503161.3548003.
Texte intégralJohnson, Andrew, Penny Karanasou, Judith Gaspers et Dietrich Klakow. « Cross-lingual Transfer Learning for ». Dans Proceedings of the 2019 Conference of the North. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2019. http://dx.doi.org/10.18653/v1/n19-2023.
Texte intégralRuder, Sebastian, Anders Søgaard et Ivan Vulić. « Unsupervised Cross-Lingual Representation Learning ». Dans Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics : Tutorial Abstracts. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2019. http://dx.doi.org/10.18653/v1/p19-4007.
Texte intégralLiu, Alexander, SouYoung Jin, Cheng-I. Lai, Andrew Rouditchenko, Aude Oliva et James Glass. « Cross-Modal Discrete Representation Learning ». Dans Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1 : Long Papers). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2022. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2022.acl-long.215.
Texte intégralMao, WeiYang, et jshardrom xia. « Cross-modal representation learning based on contrast learning ». Dans 4th International Conference on Information Science, Electrical and Automation Engineering (ISEAE 2022), sous la direction de Mengyi (Milly) Cen et Lidan Wang. SPIE, 2022. http://dx.doi.org/10.1117/12.2640128.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Cross-learning"
Klenk, Matthew, et Ken Forbus. Cross Domain Analogies for Learning Domain Theories. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada471251.
Texte intégralGarcía Betegón, Mercedes, Eva Perandones Serrano et Francisco Javier Gayo Santacecilia. Cross-cutting methodologies in learning 3D modeling. Peeref, avril 2023. http://dx.doi.org/10.54985/peeref.2304p9515916.
Texte intégralMcCloskey, Michael J., Kyle J. Behymer, Elizabeth L. Papautsky et Aniko Grandjean. Measuring Learning and Development in Cross-Cultural Competence. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada568555.
Texte intégralFreed, Danielle. K4D Strengthening Cross-sector Learning for Education and FCAS. Institute of Development Studies, septembre 2022. http://dx.doi.org/10.19088/k4d.2022.159.
Texte intégralWang, Zhe, Chao Fan, Xian Min, Shoukun Sun, Xiaogang Ma et Xiang Que. Cross-scale Urban Land Cover Mapping : Empowering Classification through Transfer Learning and Deep Learning Integration. Purdue University, octobre 2023. http://dx.doi.org/10.5703/1288284317663.
Texte intégralThrun, Sebastian, et Joseph O'Sullivan. Clustering Learning Tasks and the Selective Cross-Task Transfer of Knowledge,. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 1995. http://dx.doi.org/10.21236/ada303253.
Texte intégralShevtsiv, Nikita A., et Andrii M. Striuk. Cross platform development vs native development. CEUR Workshop Proceedings, mars 2021. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4428.
Texte intégralSakurauchi, Yoko. Teaching and Learning for Intercultural Sensitivity : A Cross-Cultural Examination of American Domestic Students and Japanese Exchange Students. Portland State University Library, janvier 2000. http://dx.doi.org/10.15760/etd.1642.
Texte intégralChen, Yunxiang, Jie Bao, Jianqiu Zheng, Peiyuan Gao, Qizhi He, James Stegen, Brenda Ng, Xiaofeng Liu, Roman Dibiase et Chaopeng Shen. Upscaling cross-scale flow and respiration interactions at river sediment interface leveraging observation, numerical models, and machine learning. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1769792.
Texte intégralFreed, Danielle. K4D Learning Journey Strengthens the Mainstreaming of Water Security. Institute of Development Studies, septembre 2022. http://dx.doi.org/10.19088/k4d.2022.164.
Texte intégral