Littérature scientifique sur le sujet « Kernel testing »
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Articles de revues sur le sujet "Kernel testing"
Chen, Zhengpu, Carl Wassgren et Kingsly Ambrose. « A Review of Grain Kernel Damage : Mechanisms, Modeling, and Testing Procedures ». Transactions of the ASABE 63, no 2 (2020) : 455–75. http://dx.doi.org/10.13031/trans.13643.
Texte intégralWu, Michael C., Arnab Maity, Seunggeun Lee, Elizabeth M. Simmons, Quaker E. Harmon, Xinyi Lin, Stephanie M. Engel, Jeffrey J. Molldrem et Paul M. Armistead. « Kernel Machine SNP-Set Testing Under Multiple Candidate Kernels ». Genetic Epidemiology 37, no 3 (7 mars 2013) : 267–75. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.21715.
Texte intégralKiefer, Nicholas M., et Timothy J. Vogelsang. « HETEROSKEDASTICITY-AUTOCORRELATION ROBUST TESTING USING BANDWIDTH EQUAL TO SAMPLE SIZE ». Econometric Theory 18, no 6 (24 septembre 2002) : 1350–66. http://dx.doi.org/10.1017/s026646660218604x.
Texte intégralAhmad, Ibrahim, et A. R. Mugdadi. « Testing normality using kernel methods ». Journal of Nonparametric Statistics 15, no 3 (juin 2003) : 273–88. http://dx.doi.org/10.1080/1048525021000049649.
Texte intégralMartinez, Kara, Arnab Maity, Robert H. Yolken, Patrick F. Sullivan et Jung‐Ying Tzeng. « Robust kernel association testing (RobKAT) ». Genetic Epidemiology 44, no 3 (14 janvier 2020) : 272–82. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.22280.
Texte intégralTiaraSari, Arum, et Emy Haryatmi. « Penerapan Convolutional Neural Network Deep Learning dalam Pendeteksian Citra Biji Jagung Kering ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 5, no 2 (28 avril 2021) : 265–71. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v5i2.3040.
Texte intégralBruggink, H., H. L. Kraak, M. H. G. E. Dijkema et J. Bekendam. « Some factors influencing electrolyte leakage from maize (Zea mays L.) kernels ». Seed Science Research 1, no 1 (mars 1991) : 15–20. http://dx.doi.org/10.1017/s0960258500000581.
Texte intégralHidayatullah, Martin Sulung, Tamrin Tamrin, Oktafri Oktafri et Warji Warji. « Rancang Bangun dan Uji Kinerja Alat Pemisah Kernel Sawit dari Cangkangnya dengan Menggunakan Larutan Garam ». Jurnal Agricultural Biosystem Engineering 2, no 2 (22 juin 2023) : 281. http://dx.doi.org/10.23960/jabe.v2i2.7482.
Texte intégralPan, Shuang, Jianguo Wei et Hao Pan. « Study on Evaluation Model of Chinese P2P Online Lending Platform Based on Hybrid Kernel Support Vector Machine ». Scientific Programming 2020 (8 mai 2020) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4561834.
Texte intégralGao, Jiti, et Irène Gijbels. « Bandwidth Selection in Nonparametric Kernel Testing ». Journal of the American Statistical Association 103, no 484 (décembre 2008) : 1584–94. http://dx.doi.org/10.1198/016214508000000968.
Texte intégralThèses sur le sujet "Kernel testing"
Lee, Kevin Sung-ho. « Kernel-adaptor interface testing of Project Timeliner ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1995. http://hdl.handle.net/1721.1/49939.
Texte intégralOzier-Lafontaine, Anthony. « Kernel-based testing and their application to single-cell data ». Electronic Thesis or Diss., Ecole centrale de Nantes, 2023. http://www.theses.fr/2023ECDN0025.
Texte intégralSingle-cell technologies generate data at the single-cell level. They are coumposed of hundreds to thousands of observations (i.e. cells) and tens of thousands of variables (i.e. genes). New methodological challenges arose to fully exploit the potentialities of these complex data. A major statistical challenge is to distinguish biological informationfrom technical noise in order to compare conditions or tissues. This thesis explores the application of kernel testing on single-cell datasets in order to detect and describe the potential differences between compared conditions.To overcome the limitations of existing kernel two-sample tests, we propose a kernel test inspired from the Hotelling-Lawley test that can apply to any experimental design. We implemented these tests in a R and Python package called ktest that is their first useroriented implementation. We demonstrate the performances of kernel testing on simulateddatasets and on various experimental singlecell datasets. The geometrical interpretations of these methods allows to identify the observations leading a detected difference. Finally, we propose a Nyström-based efficient implementationof these kernel tests as well as a range of diagnostic and interpretation tools
Kotlyarova, Yulia. « Kernel estimators : testing and bandwidth selection in models of unknown smoothness ». Thesis, McGill University, 2005. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=85179.
Texte intégralWe present theoretical results on the asymptotic distribution of the estimators under various smoothness assumptions and derive the limiting joint distributions for estimators with different combinations of bandwidths and kernel functions. Using these nontrivial joint distributions, we suggest a new way of improving accuracy and robustness of the estimators by considering a linear combination of estimators with different smoothing parameters. The weights in the combination minimize an estimate of the mean squared error. Monte Carlo simulations confirm suitability of this method for both smooth and non-smooth models.
For the original and smoothed maximum score estimators, a formal procedure is introduced to test for equivalence of the maximum likelihood estimators and these semiparametric estimators, which converge to the true value at slower rates. The test allows one to identify heteroskedastic misspecifications in the logit/probit models. The method has been applied to analyze the decision of married women to join the labour force.
Liero, Hannelore. « Testing the Hazard Rate, Part I ». Universität Potsdam, 2003. http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2011/5151/.
Texte intégralFriedrichs, Stefanie Verfasser], Heike [Akademischer Betreuer] Bickeböller, Thomas [Gutachter] [Kneib et Tim [Gutachter] Beißbarth. « Kernel-Based Pathway Approaches for Testing and Selection / Stefanie Friedrichs ; Gutachter : Thomas Kneib, Tim Beißbarth ; Betreuer : Heike Bickeböller ». Göttingen : Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen, 2017. http://d-nb.info/114137952X/34.
Texte intégralLi, Yinglei. « Genetic Association Testing of Copy Number Variation ». UKnowledge, 2014. http://uknowledge.uky.edu/statistics_etds/8.
Texte intégralAkcin, Haci Mustafa. « NONPARAMETRIC INFERENCES FOR THE HAZARD FUNCTION WITH RIGHT TRUNCATION ». Digital Archive @ GSU, 2013. http://digitalarchive.gsu.edu/math_diss/12.
Texte intégralLi, Na. « MMD and Ward criterion in a RKHS : application to Kernel based hierarchical agglomerative clustering ». Thesis, Troyes, 2015. http://www.theses.fr/2015TROY0033/document.
Texte intégralClustering, as a useful tool for unsupervised classification, is the task of grouping objects according to some measured or perceived characteristics of them and it has owned great success in exploring the hidden structure of unlabeled data sets. Kernel-based clustering algorithms have shown great prominence. They provide competitive performance compared with conventional methods owing to their ability of transforming nonlinear problem into linear ones in a higher dimensional feature space. In this work, we propose a Kernel-based Hierarchical Agglomerative Clustering algorithms (KHAC) using Ward’s criterion. Our method is induced by a recently arisen criterion called Maximum Mean Discrepancy (MMD). This criterion has firstly been proposed to measure difference between different distributions and can easily be embedded into a RKHS. Close relationships have been proved between MMD and Ward's criterion. In our KHAC method, selection of the kernel parameter and determination of the number of clusters have been studied, which provide satisfactory performance. Finally an iterative KHAC algorithm is proposed which aims at determining the optimal kernel parameter, giving a meaningful number of clusters and partitioning the data set automatically
Bissyande, Tegawende. « Contributions for improving debugging of kernel-level services in a monolithic operating system ». Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00821893.
Texte intégralSingh, Yuvraj. « Regression Models to Predict Coastdown Road Load for Various Vehicle Types ». The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1595265184541326.
Texte intégralLivres sur le sujet "Kernel testing"
Nandakumar, Ratna. Kernel-smoothed DIF detection procedure for computerized adaptive tests. Newtown, PA : Law School Admission Council, 2006.
Trouver le texte intégralMathew, John M. A three dimensional finite element model of a wheat kernel with layered material properties. 1992.
Trouver le texte intégralCai, Zongwu. Functional Coefficient Models for Economic and Financial Data. Sous la direction de Frédéric Ferraty et Yves Romain. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199568444.013.6.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Kernel testing"
Hirukawa, Masayuki. « Specification Testing ». Dans Asymmetric Kernel Smoothing, 73–101. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5466-2_5.
Texte intégralGarn, Bernhard, Fabian Würfl et Dimitris E. Simos. « KERIS : A CT Tool of the Linux Kernel with Dynamic Memory Analysis Capabilities ». Dans Hardware and Software : Verification and Testing, 225–28. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70389-3_17.
Texte intégralGheorghe, Marian, Rodica Ceterchi, Florentin Ipate et Savas Konur. « Kernel P Systems Modelling, Testing and Verification - Sorting Case Study ». Dans Membrane Computing, 233–50. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-54072-6_15.
Texte intégralGheorghe, Marian, Florentin Ipate, Raluca Lefticaru et Ana Turlea. « Testing Identifiable Kernel P Systems Using an X-Machine Approach ». Dans Membrane Computing, 142–59. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-12797-8_11.
Texte intégralRijmen, Frank, Yanxuan Qu et Alina A. Von Davier. « Hypothesis Testing of Equating Differences in the Kernel Equating Framework ». Dans Statistical Models for Test Equating, Scaling, and Linking, 317–26. New York, NY : Springer New York, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-98138-3_19.
Texte intégralDrebes, Roberto Jung, Gabriela Jacques-Silva, Joana Matos Fonseca da Trindade et Taisy Silva Weber. « A Kernel-Based Communication Fault Injector for Dependability Testing of Distributed Systems ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 177–90. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11678779_13.
Texte intégralAkcam, Halil, et Volker Lohweg. « Pollen Classification Based on Binary 2D Projections of Pollen Grains ». Dans Technologien für die intelligente Automation, 273–89. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-64283-2_20.
Texte intégralKamil, Firmanilah, et Nely Kurnila. « Preliminary Testing of Coarse Aggregate, Fine Aggregate, and Palm Kernel Shell Waste Characteristics in Sustainable Construction ». Dans Proceedings of the International Conference on Applied Science and Technology on Social Science 2023 (iCAST-SS 2023), 614–20. Paris : Atlantis Press SARL, 2023. http://dx.doi.org/10.2991/978-2-38476-202-6_88.
Texte intégralDubat, A. « Whole-Kernel Mixolab Testing for Different Cereals ». Dans Mixolab, 85–88. Elsevier, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/b978-1-891127-77-9.50016-9.
Texte intégralSchmitt, Marcelo, et Paulo Meirelles. « Trusting Critical Open Source Components ». Dans Business Models and Strategies for Open Source Projects, 175–99. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-4785-7.ch006.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Kernel testing"
Kriege, Nils M., Christopher Morris, Anja Rey et Christian Sohler. « A Property Testing Framework for the Theoretical Expressivity of Graph Kernels ». Dans Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/325.
Texte intégralPatrick, Matthew, et Yue Jia. « Kernel Density Adaptive Random Testing ». Dans 2015 IEEE Eighth International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icstw.2015.7107451.
Texte intégralSun, Zhongchang, et Shaofeng Zou. « Robust Hypothesis Testing with Kernel Uncertainty Sets ». Dans 2022 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/isit50566.2022.9834349.
Texte intégralChen, Yu, Fengguang Wu, Kuanlong Yu, Lei Zhang, Yuheng Chen, Yang Yang et Junjie Mao. « Instant Bug Testing Service for Linux Kernel ». Dans 2013 IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC) & 2013 IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/hpcc.and.euc.2013.347.
Texte intégralPambudi, Afief Dias, Michael Fauss et Abdelhak M. Zoubir. « Kernel-based cooperative robust sequential hypothesis testing ». Dans 2018 International Conference on Signals and Systems (ICSigSys). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icsigsys.2018.8373565.
Texte intégralNikeshin, Alexei Viacheslavovich, et Victor Zinovievich Shnitman. « Testing the OpenvSwitch module of the Linux kernel network subsystem ». Dans 25th Scientific Conference “Scientific Services & Internet – 2023”. Keldysh Institute of Applied Mathematics, 2023. http://dx.doi.org/10.20948/abrau-2023-4.
Texte intégralPawlak, Miroslaw. « Signal model specification testing via kernel reconstruction methods ». Dans 2015 International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/sampta.2015.7148939.
Texte intégralNi, Tao, Zhongxu Yin, Qiang Wei et Qingxian Wang. « High-Coverage Security Testing for Windows Kernel Drivers ». Dans 2012 4th International Conference on Multimedia Information Networking and Security (MINES). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/mines.2012.117.
Texte intégralGrixti, S., N. Sammut, M. Hernek, E. Carrascosa, M. Masmano et A. Crespo. « Separation Kernel Robustness Testing : The XtratuM Case Study ». Dans 2016 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cluster.2016.91.
Texte intégralWu, Jiagu, Huajun Feng, Zhihai Xu, Qi Li et Zhongliang Fu. « Method to detect and calculate motion blur kernel ». Dans 5th International Symposium on Advanced Optical Manufacturing and Testing Technologies, sous la direction de Yudong Zhang, José Sasián, Libin Xiang et Sandy To. SPIE, 2010. http://dx.doi.org/10.1117/12.866645.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Kernel testing"
Sparks, Paul, Jesse Sherburn, William Heard et Brett Williams. Penetration modeling of ultra‐high performance concrete using multiscale meshfree methods. Engineer Research and Development Center (U.S.), septembre 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41963.
Texte intégralMcMurray, J. W., C. M. Silva, G. W. Helmreich, T. J. Gerczak, J. A. Dyer, J. L. Collins, R. D. Hunt, T. B. Lindemer et K. A. Terrani. Production of Low Enriched Uranium Nitride Kernels for TRISO Particle Irradiation Testing. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juin 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1376320.
Texte intégralBhattacharya, Sumit, Rachel Seibert, Andrew Nelson, Heather Connaway et Abdellatif Yacout. Preliminary results from Low Pressure Steam Oxidation Testing of ALD ZrN and ZrO2 Coating Deposited over UCN Fuel Kernels. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juin 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1807683.
Texte intégralLynk, John. PR-610-163756-WEB Material Strength Verification. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), avril 2019. http://dx.doi.org/10.55274/r0011573.
Texte intégral