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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 intégralKarpov, Platon I., Chengkun Huang, Iskandar Sitdikov, Chris L. Fryer, Stan Woosley et Ghanshyam Pilania. « Physics-informed Machine Learning for Modeling Turbulence in Supernovae ». Astrophysical Journal 940, no 1 (1 novembre 2022) : 26. http://dx.doi.org/10.3847/1538-4357/ac88cc.
Texte intégralLiang, S. Y., et S. A. Perry. « In-Process Compensation for Milling Cutter Runout via Chip Load Manipulation ». Journal of Engineering for Industry 116, no 2 (1 mai 1994) : 153–60. http://dx.doi.org/10.1115/1.2901925.
Texte intégralSujatha, Dr P., Bora Mounika, Dukka Raju, Gokavarapu Rahul et Mulli Gangaraju. « Ad Demand Forecasting Prediction using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 4 (30 avril 2023) : 4771–94. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51330.
Texte intégralRizzo, Valentino, Stefano Traverso et Marco Mellia. « Unveiling Web Fingerprinting in the Wild Via Code Mining and Machine Learning ». Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2021, no 1 (1 janvier 2021) : 43–63. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2021-0004.
Texte intégralLeventides, John, Evangelos Melas, Costas Poulios et Paraskevi Boufounou. « Analysis of chaotic economic models through Koopman operators, EDMD, Takens' theorem and Machine Learning ». Data Science in Finance and Economics 2, no 4 (2022) : 416–36. http://dx.doi.org/10.3934/dsfe.2022021.
Texte intégralKoo, Jamin, Kyucheol Choi, Peter Lee, Amanda Polley, Raghavendra Sumanth Pudupakam, Josephine Tsang, Elmer Fernandez et al. « Predicting Dynamic Clinical Outcomes of the Chemotherapy for Canine Lymphoma Patients Using a Machine Learning Model ». Veterinary Sciences 8, no 12 (2 décembre 2021) : 301. http://dx.doi.org/10.3390/vetsci8120301.
Texte intégralRozos, Evangelos. « Machine Learning, Urban Water Resources Management and Operating Policy ». Resources 8, no 4 (14 novembre 2019) : 173. http://dx.doi.org/10.3390/resources8040173.
Texte intégralGolmohammadi, Amir-Mohammad, Hasan Rasay, Zaynab Akhoundpour Amiri, Maryam Solgi et Negar Balajeh. « Soft Computing Methodology to Optimize the Integrated Dynamic Models of Cellular Manufacturing Systems in a Robust Environment ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (11 novembre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3040391.
Texte intégralElngar, Ahmed, et Adriana Burlea-Schiopoiu. « Feature Selection and Dynamic Network Traffic Congestion Classification based on Machine Learning for Internet of Things ». Wasit Journal of Computer and Mathematics Science 2, no 2 (1 juillet 2023) : 76–91. http://dx.doi.org/10.31185/wjcms.150.
Texte intégralNarang, Akhil, Victor Mor-Avi, Aldo Prado, Valentina Volpato, David Prater, Gloria Tamborini, Laura Fusini et al. « Machine learning based automated dynamic quantification of left heart chamber volumes ». European Heart Journal - Cardiovascular Imaging 20, no 5 (9 octobre 2018) : 541–49. http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/jey137.
Texte intégralPiltan, Farzin, Alexander E. Prosvirin, Inkyu Jeong, Kichang Im et Jong-Myon Kim. « Rolling-Element Bearing Fault Diagnosis Using Advanced Machine Learning-Based Observer ». Applied Sciences 9, no 24 (10 décembre 2019) : 5404. http://dx.doi.org/10.3390/app9245404.
Texte intégralSilva-Aravena, Fabián, et Jenny Morales. « Dynamic Surgical Waiting List Methodology : A Networking Approach ». Mathematics 10, no 13 (1 juillet 2022) : 2307. http://dx.doi.org/10.3390/math10132307.
Texte intégralPuissant, Agathe, Roy El Hourany, Anastase Alexandre Charantonis, Chris Bowler et Sylvie Thiria. « Inversion of Phytoplankton Pigment Vertical Profiles from Satellite Data Using Machine Learning ». Remote Sensing 13, no 8 (8 avril 2021) : 1445. http://dx.doi.org/10.3390/rs13081445.
Texte intégralSzostak, Daniel, et Krzysztof Walkowiak. « Application of Machine Learning Algorithms for Traffic Forecasting in Dynamic Optical Networks with Service Function Chains ». Foundations of Computing and Decision Sciences 45, no 3 (1 septembre 2020) : 217–32. http://dx.doi.org/10.2478/fcds-2020-0012.
Texte intégralAnand, Dr C., N. Vasuki, S. Nirmala, N. Naveen et S. Prabakaran. « Greedy Dynamic Blocking for Rumour Detection on Live Twitter Using Machine Learning ». Revista Gestão Inovação e Tecnologias 11, no 2 (5 juin 2021) : 364–73. http://dx.doi.org/10.47059/revistageintec.v11i2.1673.
Texte intégralPresti, Claudia, Federica De Santis et Francesca Bernini. « Value co-creation via machine learning from a configuration theory perspective ». European Journal of Innovation Management 26, no 7 (3 août 2023) : 449–77. http://dx.doi.org/10.1108/ejim-01-2023-0104.
Texte intégralGultekin, Muaz, et Oya Kalipsiz. « Story Point-Based Effort Estimation Model with Machine Learning Techniques ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 30, no 01 (janvier 2020) : 43–66. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194020500035.
Texte intégralLiu, Tao, Dongqi Li, Jianjun Chen, Yanbing Chen, Tao Yang et Jianhua Cao. « Active Learning on Dynamic Clustering for Drift Compensation in an Electronic Nose System ». Sensors 19, no 16 (19 août 2019) : 3601. http://dx.doi.org/10.3390/s19163601.
Texte intégralSun, Jin, Zhengyu Chen et Fu Wang. « A Novel ML-Aided Methodology for SINS/GPS Integrated Navigation Systems during GPS Outages ». Remote Sensing 14, no 23 (23 novembre 2022) : 5932. http://dx.doi.org/10.3390/rs14235932.
Texte intégralNovikov, I. S., Y. V. Suleimanov et A. V. Shapeev. « Automated calculation of thermal rate coefficients using ring polymer molecular dynamics and machine-learning interatomic potentials with active learning ». Physical Chemistry Chemical Physics 20, no 46 (2018) : 29503–12. http://dx.doi.org/10.1039/c8cp06037a.
Texte intégralSani, Shehu, Hanbing Xia, Jelena Milisavljevic-Syed et Konstantinos Salonitis. « Supply Chain 4.0 : A Machine Learning-Based Bayesian-Optimized LightGBM Model for Predicting Supply Chain Risk ». Machines 11, no 9 (4 septembre 2023) : 888. http://dx.doi.org/10.3390/machines11090888.
Texte intégralAn, Qing, Ruoli Tang, Hongfeng Su, Jun Zhang et Xin Li. « Robust configuration and intelligent MPPT control for building integrated photovoltaic system based on extreme learning machine ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 40, no 6 (21 juin 2021) : 12283–300. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210424.
Texte intégralPatiño, José, Ángel Encalada-Dávila, José Sampietro, Christian Tutivén, Carlos Saldarriaga et Imin Kao. « Damping Ratio Prediction for Redundant Cartesian Impedance-Controlled Robots Using Machine Learning Techniques ». Mathematics 11, no 4 (17 février 2023) : 1021. http://dx.doi.org/10.3390/math11041021.
Texte intégralShin, Hyun-Jun, Kyoung-Woo Cho et Chang-Heon Oh. « SVM-Based Dynamic Reconfiguration CPS for Manufacturing System in Industry 4.0 ». Wireless Communications and Mobile Computing 2018 (2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/5795037.
Texte intégralKim, Hyun Il, et Kun Yeun Han. « Linking Hydraulic Modeling with a Machine Learning Approach for Extreme Flood Prediction and Response ». Atmosphere 11, no 9 (15 septembre 2020) : 987. http://dx.doi.org/10.3390/atmos11090987.
Texte intégralNeff, P., D. Steineder, B. Stummer et T. Clemens. « Estimation of Initial Hydrocarbon Saturation Applying Machine Learning Under Petrophysical Uncertainty ». SPE Reservoir Evaluation & ; Engineering 24, no 02 (4 mars 2021) : 325–40. http://dx.doi.org/10.2118/203384-pa.
Texte intégralKhessam, Medjdoub, Abdelkader Lousdad, Abdeldjebar Hazzab, Miloud Rezkallah et Ambrish Chandra. « A new application for fast prediction and protection of electrical drive wheel speed using machine learning methodology ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 26, no 3 (1 juin 2022) : 1290. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v26.i3.pp1290-1298.
Texte intégralKuzmin, A. G., Y. A. Titiov et A. Y. Zaitceva. « MASS SPECTROMETRIC DIAGNOSIS OF RECOVERY AFTER RESPIRATORY ILLNESS USING MACHINE LEARNING METHODS ». BIOTECHNOLOGY : STATE OF THE ART AND PERSPECTIVES 1, no 2022-20 (2022) : 74–77. http://dx.doi.org/10.37747/2312-640x-2022-20-74-77.
Texte intégralLokanan, Mark, Vincent Tran et Nam Hoai Vuong. « Detecting anomalies in financial statements using machine learning algorithm ». Asian Journal of Accounting Research 4, no 2 (14 octobre 2019) : 181–201. http://dx.doi.org/10.1108/ajar-09-2018-0032.
Texte intégralAlhussan, Amel Ali, Abdelaziz A. Abdelhamid, S. K. Towfek, Abdelhameed Ibrahim, Marwa M. Eid, Doaa Sami Khafaga et Mohamed S. Saraya. « Classification of Diabetes Using Feature Selection and Hybrid Al-Biruni Earth Radius and Dipper Throated Optimization ». Diagnostics 13, no 12 (12 juin 2023) : 2038. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13122038.
Texte intégralShaheen, Memoona, Mehreen Arshad et Owais Iqbal. « Role and Key Applications of Artificial Intelligence & ; Machine Learning in Transportation ». European Journal of Technology 4, no 1 (31 décembre 2020) : 47–59. http://dx.doi.org/10.47672/ejt.632.
Texte intégralChitturi, Sathya R., Nicolas G. Burdet, Youssef Nashed, Daniel Ratner, Aashwin Mishra, T. J. Lane, Matthew Seaberg et al. « A machine learning photon detection algorithm for coherent x-ray ultrafast fluctuation analysis ». Structural Dynamics 9, no 5 (septembre 2022) : 054302. http://dx.doi.org/10.1063/4.0000161.
Texte intégralVaienti, Beatrice, Rémi Petitpierre, Isabella di Lenardo et Frédéric Kaplan. « Machine-Learning-Enhanced Procedural Modeling for 4D Historical Cities Reconstruction ». Remote Sensing 15, no 13 (30 juin 2023) : 3352. http://dx.doi.org/10.3390/rs15133352.
Texte intégralLegendre, Cesar, Vincent Ficat-Andrieu, Athanasios Poulos, Yuya Kitano, Yoshitaka Nakashima, Wataru Kobayashi et Gaku Minorikawa. « A machine learning-based methodology for computational aeroacoustics predictions of multi-propeller drones ». INTER-NOISE and NOISE-CON Congress and Conference Proceedings 263, no 3 (1 août 2021) : 3467–78. http://dx.doi.org/10.3397/in-2021-2415.
Texte intégralGino, Vinícius L. S., Rogério G. Negri, Felipe N. Souza, Erivaldo A. Silva, Adriano Bressane, Tatiana S. G. Mendes et Wallace Casaca. « Integrating Unsupervised Machine Intelligence and Anomaly Detection for Spatio-Temporal Dynamic Mapping Using Remote Sensing Image Series ». Sustainability 15, no 6 (7 mars 2023) : 4725. http://dx.doi.org/10.3390/su15064725.
Texte intégralSantos, Marcone Ferreira, Alessandro Corrêa Victorino et Hugo Pousseur. « Model-based and machine learning-based high-level controller for autonomous vehicle navigation : lane centering and obstacles avoidance ». IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA) 12, no 1 (1 mars 2023) : 84. http://dx.doi.org/10.11591/ijra.v12i1.pp84-97.
Texte intégralPrajapati, Keyur, et Dinesh J Prajapati. « Web Auto Configuration for N-Tier in VM based Dynamic Environment by Reinforcement Learning Approach : A Study ». Computer Science & ; Engineering : An International Journal 12, no 1 (28 février 2022) : 25–34. http://dx.doi.org/10.5121/cseij.2022.12104.
Texte intégralPomponio, Laura, Marc Le Goc, Alain Anfosso et Eric Pascual. « Levels of Abstraction for Behavior Modeling in the GerHome Project ». International Journal of E-Health and Medical Communications 3, no 3 (juillet 2012) : 12–28. http://dx.doi.org/10.4018/jehmc.2012070102.
Texte intégralDadras Javan, Farzad, Italo Aldo Campodonico Avendano, Behzad Najafi, Amin Moazami et Fabio Rinaldi. « Machine-Learning-Based Prediction of HVAC-Driven Load Flexibility in Warehouses ». Energies 16, no 14 (16 juillet 2023) : 5407. http://dx.doi.org/10.3390/en16145407.
Texte intégralHabib, Ahed, et Umut Yildirim. « Estimating mechanical and dynamic properties of rubberized concrete using machine learning techniques : a comprehensive study ». Engineering Computations 39, no 8 (19 août 2022) : 3129–78. http://dx.doi.org/10.1108/ec-09-2021-0527.
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