Littérature scientifique sur le sujet « DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY »
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Articles de revues sur le sujet "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Barr, Joseph R., Eden A. Ellis, Antonio Kassab, Christian L. Redfearn, Narayanan Nani Srinivasan et Kurtis B. Voris. « Home Price Index : A Machine Learning Methodology ». International Journal of Semantic Computing 11, no 01 (mars 2017) : 111–33. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x17500015.
Texte intégralPérez Moreno, F., V. F. Gómez Comendador, R. Delgado-Aguilera Jurado, M. Zamarreño Suárez, D. Janisch et R. M. Arnaldo Valdés. « Dynamic sector characterisation model with the application of machine learning techniques ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1226, no 1 (1 février 2022) : 012018. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1226/1/012018.
Texte intégralNavarro, Osvaldo, Jones Yudi, Javier Hoffmann, Hector Gerardo Muñoz Hernandez et Michael Hübner. « A Machine Learning Methodology for Cache Memory Design Based on Dynamic Instructions ». ACM Transactions on Embedded Computing Systems 19, no 2 (17 mars 2020) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1145/3376920.
Texte intégralPRIORE, PAOLO, DAVID DE LA FUENTE, ALBERTO GOMEZ et JAVIER PUENTE. « DYNAMIC SCHEDULING OF MANUFACTURING SYSTEMS WITH MACHINE LEARNING ». International Journal of Foundations of Computer Science 12, no 06 (décembre 2001) : 751–62. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054101000849.
Texte intégralIskhakov, Fedor, John Rust et Bertel Schjerning. « Machine learning and structural econometrics : contrasts and synergies ». Econometrics Journal 23, no 3 (29 août 2020) : S81—S124. http://dx.doi.org/10.1093/ectj/utaa019.
Texte intégralKo, Jeong Hoon. « Machining Stability Categorization and Prediction Using Process Model Guided Machine Learning ». Metals 12, no 2 (9 février 2022) : 298. http://dx.doi.org/10.3390/met12020298.
Texte intégralGarcía Plaza, Eustaquio, Pedro Jose Núñez López, Angel Ramon Martín et E. Beamud. « Virtual Machining Applied to the Teaching of Manufacturing Technology ». Materials Science Forum 692 (juillet 2011) : 120–27. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/msf.692.120.
Texte intégralHewawasam, Hasitha, Gayan Kahandawa et Yousef Ibrahim. « Machine Learning-Based Agoraphilic Navigation Algorithm for Use in Dynamic Environments with a Moving Goal ». Machines 11, no 5 (28 avril 2023) : 513. http://dx.doi.org/10.3390/machines11050513.
Texte intégralLu, M., L. Groeneveld, D. Karssenberg, S. Ji, R. Jentink, E. Paree et E. Addink. « GEOMORPHOLOGICAL MAPPING OF INTERTIDAL AREAS ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B3-2021 (28 juin 2021) : 75–80. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b3-2021-75-2021.
Texte intégralCarputo, Francesco, Danilo D’Andrea, Giacomo Risitano, Aleksandr Sakhnevych, Dario Santonocito et Flavio Farroni. « A Neural-Network-Based Methodology for the Evaluation of the Center of Gravity of a Motorcycle Rider ». Vehicles 3, no 3 (15 juillet 2021) : 377–89. http://dx.doi.org/10.3390/vehicles3030023.
Texte intégralThèses sur le sujet "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Early, Kirstin. « Dynamic Question Ordering : Obtaining Useful Information While Reducing User Burden ». Research Showcase @ CMU, 2017. http://repository.cmu.edu/dissertations/1117.
Texte intégralZhang, Bo. « Machine Learning on Statistical Manifold ». Scholarship @ Claremont, 2017. http://scholarship.claremont.edu/hmc_theses/110.
Texte intégralHöstklint, Niklas, et Jesper Larsson. « Dynamic Test Case Selection using Machine Learning ». Thesis, KTH, Hälsoinformatik och logistik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-296634.
Texte intégralTestning av kod är en avgörande del för alla mjukvaruproducerande företag, för att säkerställa att ingen felaktig kod som kan ha skadlig påverkan publiceras. Hos Ericsson är testning av kod innan det ska publiceras en väldigt dyr process som kan ta flera timmar. Vid tiden denna rapport skrivs så körs varenda test för all inlämnad kod. Denna rapport har som mål att lösa/reducera problemet genom att bygga en modell med maskininlärning som avgör vilka tester som ska köras, så onödiga tester lämnas utanför vilket i sin tur sparar tid och resurser. Dock är det viktigt att hitta alla misslyckade tester, eftersom att tillåta dessa passera till produktionen kan innebära alla möjliga olika ekonomiska, miljömässiga och sociala konsekvenser. Resultaten visar att det finns stor potential i flera olika typer av modeller. En linjär regressionsmodell hittade 92% av alla fel inom att 25% av alla test kategorier körts. Den linjära modellen träffar dock en platå innan den hittar de sista felen. Om det är essentiellt att hitta 100% av felen, så visade sig en support vector regressionsmodell vara mest effektiv, då den var den enda modellen som lyckades hitta 100% av alla fel inom att 90% alla test kategorier hade körts.
Rowe, Michael C. (Michael Charles). « A Machine Learning Method Suitable for Dynamic Domains ». Thesis, University of North Texas, 1996. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc278720/.
Texte intégralKelly, Michael A. « A methodology for software cost estimation using machine learning techniques ». Thesis, Monterey, Calif. : Springfield, Va. : Naval Postgraduate School ; Available from the National Technical Information Service, 1993. http://handle.dtic.mil/100.2/ADA273158.
Texte intégralThesis advisor(s): Ramesh, B. ; Abdel-Hamid, Tarek K. "September 1993." Bibliography: p. 135. Also available online.
Narmack, Kirilll. « Dynamic Speed Adaptation for Curves using Machine Learning ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-233545.
Texte intégralMorgondagens fordon kommer att vara mer sofistikerade, intelligenta och säkra än dagens fordon. Framtiden lutar mot fullständigt autonoma fordon. Detta examensarbete tillhandahåller en datadriven lösning för ett hastighetsanpassningssystem som kan beräkna ett fordons hastighet i kurvor som är lämpligt för förarens körstil, vägens egenskaper och rådande väder. Ett hastighetsanpassningssystem för kurvor har som mål att beräkna en fordonshastighet för kurvor som kan användas i Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) eller Autonomous Driving (AD) applikationer. Detta examensarbete utfördes på Volvo Car Corporation. Litteratur kring hastighetsanpassningssystem samt faktorer som påverkar ett fordons hastighet i kurvor studerades. Naturalistisk bilkörningsdata samlades genom att köra bil samt extraherades från Volvos databas och bearbetades. Ett nytt hastighetsanpassningssystem uppfanns, implementerades samt utvärderades. Hastighetsanpassningssystemet visade sig vara kapabelt till att beräkna en lämplig fordonshastighet för förarens körstil under rådande väderförhållanden och vägens egenskaper. Två olika artificiella neuronnätverk samt två matematiska modeller användes för att beräkna fordonets hastighet. Dessa metoder jämfördes och utvärderades.
Sîrbu, Adela-Maria. « Dynamic machine learning for supervised and unsupervised classification ». Thesis, Rouen, INSA, 2016. http://www.theses.fr/2016ISAM0002/document.
Texte intégralThe research direction we are focusing on in the thesis is applying dynamic machine learning models to salve supervised and unsupervised classification problems. We are living in a dynamic environment, where data is continuously changing and the need to obtain a fast and accurate solution to our problems has become a real necessity. The particular problems that we have decided te approach in the thesis are pedestrian recognition (a supervised classification problem) and clustering of gene expression data (an unsupervised classification. problem). The approached problems are representative for the two main types of classification and are very challenging, having a great importance in real life.The first research direction that we approach in the field of dynamic unsupervised classification is the problem of dynamic clustering of gene expression data. Gene expression represents the process by which the information from a gene is converted into functional gene products: proteins or RNA having different roles in the life of a cell. Modern microarray technology is nowadays used to experimentally detect the levels of expressions of thousand of genes, across different conditions and over time. Once the gene expression data has been gathered, the next step is to analyze it and extract useful biological information. One of the most popular algorithms dealing with the analysis of gene expression data is clustering, which involves partitioning a certain data set in groups, where the components of each group are similar to each other. In the case of gene expression data sets, each gene is represented by its expression values (features), at distinct points in time, under the monitored conditions. The process of gene clustering is at the foundation of genomic studies that aim to analyze the functions of genes because it is assumed that genes that are similar in their expression levels are also relatively similar in terms of biological function.The problem that we address within the dynamic unsupervised classification research direction is the dynamic clustering of gene expression data. In our case, the term dynamic indicates that the data set is not static, but it is subject to change. Still, as opposed to the incremental approaches from the literature, where the data set is enriched with new genes (instances) during the clustering process, our approaches tackle the cases when new features (expression levels for new points in time) are added to the genes already existing in the data set. To our best knowledge, there are no approaches in the literature that deal with the problem of dynamic clustering of gene expression data, defined as above. In this context we introduced three dynamic clustering algorithms which are able to handle new collected gene expression levels, by starting from a previous obtained partition, without the need to re-run the algorithm from scratch. Experimental evaluation shows that our method is faster and more accurate than applying the clustering algorithm from scratch on the feature extended data set
Salazar, González Fernando. « A machine learning based methodology for anomaly detection in dam behaviour ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2017. http://hdl.handle.net/10803/405808.
Texte intégralEl comportamiento estructural de las presas de embalse es difícil de predecir con precisión. Los modelos numéricos para el cálculo estructural resuelven las ecuaciones de la mecánica de medios continuos, pero están sujetos a una gran incertidumbre en cuanto a la caracterización de los materiales, especialmente en lo que respecta a la cimentación. Como consecuencia, frecuentemente estos modelos no son capaces de calcular el comportamiento de las presas con suficiente precisión. Así, es difícil discernir si un estado que se aleja en cierta medida de la normalidad supone o no una situación de riesgo estructural. Por el contrario, muchas de las presas en operación cuentan con un gran número de aparatos de auscultación, que registran la evolución de diversos indicadores como los movimientos, el caudal de filtración, o la presión intersticial, entre otros. Aunque hoy en día hay muchas presas con pocos datos observados, hay una tendencia clara hacia la instalación de un mayor número de aparatos que registran el comportamiento con mayor frecuencia. Como consecuencia, se tiende a disponer de un volumen creciente de datos que reflejan el comportamiento de la presa, lo cual hace interesante estudiar la capacidad de herramientas desarrolladas en otros campos para extraer información útil a partir de variables observadas. En particular, en el ámbito del Aprendizaje Automático (Machine Learning), se han desarrollado algoritmos muy potentes para entender fenómenos cuyo mecanismo es poco conocido, acerca de los cuales se dispone de grandes volúmenes de datos. En la tesis se ha hecho un análisis de las posibilidades de las técnicas más recientes de aprendizaje automático para su aplicación al análisis estructural de presas basado en los datos de auscultación. Para ello se han tenido en cuenta las características habituales de las series de datos disponibles en las presas, en cuanto a su naturaleza, calidad y cantidad. Se ha realizado una revisión crítica de la bibliografía existente, a partir de la cual se han identificado los aspectos clave a tener en cuenta para implementación de estos algoritmos en la seguridad de presas. Se ha realizado un estudio comparativo de la precisión de un conjunto de algoritmos para la predicción del comportamiento de presas considerando desplazamientos radiales, tangenciales y filtraciones. Para ello se han utilizado datos reales de una presa bóveda. Los resultados sugieren que el algoritmo denominado ``Boosted Regression Trees'' (BRTs) es el más adecuado, por ser más preciso en general, además de flexible y relativamente fácil de implementar. En una etapa posterior, se han identificado las posibilidades de interpretación del citado algoritmo para extraer la forma e intensidad de la asociación entre las variables exteriores y la respuesta de la presa, así como el efecto del tiempo. Las herramientas empleadas se han aplicado al mismo caso piloto, y han permitido identificar el efecto del tiempo con más precisión que el método estadístico tradicional. Finalmente, se ha desarrollado una metodología para la aplicación de modelos de predicción basados en BRTs en la detección de anomalías en tiempo real. Esta metodología se ha implementado en una herramienta informática interactiva que ofrece información sobre el comportamiento de la presa, a través de un conjunto de aparatos seleccionados. Permite comprobar a simple vista si los datos reales de cada uno de estos aparatos se encuentran dentro del rango de funcionamiento normal de la presa.
Winikoff, Steven M. « Incorporating the simplicity first methodology into a machine learning genetic algorithm ». Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1999. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp01/MQ39118.pdf.
Texte intégralBrun, Yuriy 1981. « Software fault identification via dynamic analysis and machine learning ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2003. http://hdl.handle.net/1721.1/17939.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 65-67).
I propose a technique that identifies program properties that may indicate errors. The technique generates machine learning models of run-time program properties known to expose faults, and applies these models to program properties of user-written code to classify and rank properties that may lead the user to errors. I evaluate an implementation of the technique, the Fault Invariant Classifier, that demonstrates the efficacy of the error finding technique. The implementation uses dynamic invariant detection to generate program properties. It uses support vector machine and decision tree learning tools to classify those properties. Given a set of properties produced by the program analysis, some of which are indicative of errors, the technique selects a subset of properties that are most likely to reveal an error. The experimental evaluation over 941,000 lines of code, showed that a user must examine only the 2.2 highest-ranked properties for C programs and 1.7 for Java programs to find a fault-revealing property. The technique increases the relevance (the concentration of properties that reveal errors) by a factor of 50 on average for C programs, and 4.8 for Java programs.
by Yuriy Brun.
M.Eng.
Livres sur le sujet "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Russell, David W. The BOXES Methodology : Black Box Dynamic Control. London : Springer London, 2012.
Trouver le texte intégralGultekin, San. Dynamic Machine Learning with Least Square Objectives. [New York, N.Y.?] : [publisher not identified], 2019.
Trouver le texte intégralBennaceur, Amel, Reiner Hähnle et Karl Meinke, dir. Machine Learning for Dynamic Software Analysis : Potentials and Limits. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-96562-8.
Texte intégralHinders, Mark K. Intelligent Feature Selection for Machine Learning Using the Dynamic Wavelet Fingerprint. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49395-0.
Texte intégralIEEE, International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning (1st 2007 Honolulu Hawaii). 2007 IEEE Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning : Honolulu, HI, 1-5 April 2007. Piscataway, NJ : IEEE, 2007.
Trouver le texte intégralKelly, Michael A. A methodology for software cost estimation using machine learning techniques. Monterey, Calif : Naval Postgraduate School, 1993.
Trouver le texte intégralMaximize the teaching/learning dynamic : A developmental approach for educators. 3e éd. Denver, Colo : Higher Level, 2013.
Trouver le texte intégralSlater, Stanley F. Information search style and business performance in dynamic and stable environments : An exploratory study. Cambridge, Mass : Marketing Science Institute, 1997.
Trouver le texte intégralEhramikar, Soheila. The enhancement of credit card fraud detection systems using machine learning methodology. Ottawa : National Library of Canada, 2000.
Trouver le texte intégralIEEE International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning (1st 2007 Honolulu, Hawaii). 2007 IEEE Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning : Honolulu, HI, 1-5 April 2007. Piscataway, NJ : IEEE, 2007.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Kaur, Manmeet, Krishna Kant Agrawal et Deepak Arora. « Dynamic Sentiment Analysis Using Multiple Machine Learning Algorithms : A Comparative Knowledge Methodology ». Dans Advances in Data and Information Sciences, 273–86. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-8360-0_26.
Texte intégralCammozzo, Alberto, Emanuele Di Buccio et Federico Neresini. « Monitoring Technoscientific Issues in the News ». Dans ECML PKDD 2020 Workshops, 536–53. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65965-3_37.
Texte intégralLee, Sangkyu, et Issam El Naqa. « Machine Learning Methodology ». Dans Machine Learning in Radiation Oncology, 21–39. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-18305-3_3.
Texte intégralBasuchoudhary, Atin, James T. Bang et Tinni Sen. « Methodology ». Dans Machine-learning Techniques in Economics, 19–28. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69014-8_3.
Texte intégralDawar, Kshitij, Sanjay Srinivasan et Mort D. Webster. « Application of Reinforcement Learning for Well Location Optimization ». Dans Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences, 81–110. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19845-8_7.
Texte intégralWebb, Geoffrey I., Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Geoffrey Hinton, Claude Sammut, Joerg Sander et al. « Dynamic Programming ». Dans Encyclopedia of Machine Learning, 298–308. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_237.
Texte intégralWebb, Geoffrey I., Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Geoffrey Hinton, Claude Sammut, Joerg Sander et al. « Dynamic Systems ». Dans Encyclopedia of Machine Learning, 308. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_239.
Texte intégralHao, Jiangang. « Supervised Machine Learning ». Dans Methodology of Educational Measurement and Assessment, 159–71. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-74394-9_9.
Texte intégralWong, Pak Chung. « Unsupervised Machine Learning ». Dans Methodology of Educational Measurement and Assessment, 173–93. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-74394-9_10.
Texte intégralWebb, Geoffrey I., Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Johannes Fürnkranz, Geoffrey Hinton, Claude Sammut, Joerg Sander et al. « Dynamic Bayesian Network ». Dans Encyclopedia of Machine Learning, 298. Boston, MA : Springer US, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30164-8_234.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Cristobo, Leire, Eva Ibarrola, Mark Davis et Itziar Casado-O'mara. « A Machine Learning Methodology for Dynamic QoX Management in Modern Networks ». Dans 2022 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/wcnc51071.2022.9771805.
Texte intégralCalabrese, Matteo, Martin Cimmino, Martina Manfrin, Francesca Fiume, Dimos Kapetis, Maura Mengoni, Silvia Ceccacci et al. « An Event Based Machine Learning Framework for Predictive Maintenance in Industry 4.0 ». Dans ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/detc2019-97917.
Texte intégralAlfonso, Carlos Esteban, Frédérique Fournier et Victor Alcobia. « A Machine Learning Methodology for Rock-Typing Using Relative Permeability Curves ». Dans SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/205989-ms.
Texte intégralBonamour, Pierre, Gianni Naccarato, Frederic Champavier, Ammar Mechouche, Nassia Daouayry et Lucas Macchi. « Use of Machine Learning to Define Optimum HUMS Acquisition Strategy ». Dans Vertical Flight Society 75th Annual Forum & Technology Display. The Vertical Flight Society, 2019. http://dx.doi.org/10.4050/f-0075-2019-14729.
Texte intégralOrta Aleman, Dante, et Roland Horne. « Well Interference Detection from Long-Term Pressure Data Using Machine Learning and Multiresolution Analysis ». Dans SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/206354-ms.
Texte intégralJL, Guevara, et Trivedi Japan. « Towards a Machine Learning Based Dynamic Surrogate Modeling and Optimization of Steam Injection Policy in SAGD ». Dans SPE Western Regional Meeting. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/209245-ms.
Texte intégralQian, Chao. « Towards Theoretically Grounded Evolutionary Learning ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/819.
Texte intégralChen, Peng, Changhong Hu et Zhiqiang Hu. « Software-in-the-Loop Combined Machine Learning for Dynamic Responses Analysis of Floating Offshore Wind Turbines ». Dans ASME 2021 40th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2021. http://dx.doi.org/10.1115/omae2021-65524.
Texte intégralMarko, Kenneth. « Machine Learning and Model Based Reasoning for Prognostics of Complex Systems ». Dans ASME 2005 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2005. http://dx.doi.org/10.1115/imece2005-81625.
Texte intégralWei, Hangchuan, Yota Adilenido et Richard Beckett. « Environmental-driven Massing Based on Machine learning ». Dans Design Computation Input/Output 2022. Design Computation, 2022. http://dx.doi.org/10.47330/dcio.2022.eqad1156.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "DYNAMIC MACHINE LEARNING METHODOLOGY"
Steinfeld, Aaron, Rachael Bennett, Kyle Cunningham, Matt Lahut, Pablo-Alejandro Quinones, Django Wexler, Dan Siewiorek, Paul Cohen, Julie Fitzgerald et Othar Hansson. The RADAR Test Methodology : Evaluating a Multi-Task Machine Learning System with Humans in the Loop. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada457300.
Texte intégralZhang, Ruirui, Shan Xue et Leslie D. Burns. Investigation of Micro-blogging marketing strategy of Fashion brand : via big data and machine learning methodology. Ames : Iowa State University, Digital Repository, novembre 2015. http://dx.doi.org/10.31274/itaa_proceedings-180814-153.
Texte intégralAo, Tommy, Brendan Donohoe, Carianne Martinez, Marcus Knudson, Dane Morgan, Mark Rodriguez et James Lane. LDRD 226360 Final Project Report : Simulated X-ray Diffraction and Machine Learning for Optimizing Dynamic Experiment Analysis. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), octobre 2022. http://dx.doi.org/10.2172/1891594.
Texte intégralGonzalez Pibernat, Gabriel, et Miguel Mascaró Portells. Dynamic structure of single-layer neural networks. Fundación Avanza, mai 2023. http://dx.doi.org/10.60096/fundacionavanza/2392022.
Texte intégralRossen, Lauren, Brady Hamilton E., Joyce Abma, Elizabeth C.W., Vladislav Beresovsky, Andriana Resendez, Anjani Chandra et Joyce Martin. Updated Methodology to Estimate Overall and Unintended Pregnancy Rates in the United States. National Center for Health Statistics (U.S.), avril 2023. http://dx.doi.org/10.15620/cdc:124395.
Texte intégralRossen, Lauren, Brady Hamilton E., Joyce Abma, Elizabeth C.W., Vladislav Beresovsky, Adriana Resendez, Anjani Chandra et Joyce Martin. Updated Methodology to Estimate Overall and Unintended Pregnancy Rates in the United States. National Center for Health Statistics (U.S.), avril 2023. http://dx.doi.org/10.15620/cdc:124369.
Texte intégralEngel, Bernard, Yael Edan, James Simon, Hanoch Pasternak et Shimon Edelman. Neural Networks for Quality Sorting of Agricultural Produce. United States Department of Agriculture, juillet 1996. http://dx.doi.org/10.32747/1996.7613033.bard.
Texte intégralHovakimyan, Naira, Hunmin Kim, Wenbin Wan et Chuyuan Tao. Safe Operation of Connected Vehicles in Complex and Unforeseen Environments. Illinois Center for Transportation, août 2022. http://dx.doi.org/10.36501/0197-9191/22-016.
Texte intégralKramarenko, T. H., O. S. Pylypenko et O. Yu Serdiuk. Digital technologies in specialized mathematics education : application of GeoGebra in Stereometry teaching. [б. в.], 2021. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/4534.
Texte intégralPylypenko, Olha S., Tetiana H. Kramarenko et Ivan O. Muzyka. Application of GeoGebra in Stereometry teaching. [б. в.], juillet 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3898.
Texte intégral