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Mishra, Akshansh, et Apoorv Vats. « Supervised Machine Learning Classification Algorithms for Detection of Fracture Location in Dissimilar Friction Stir Welded Joints ». Frattura ed Integrità Strutturale 15, no 58 (25 septembre 2021) : 242–53. http://dx.doi.org/10.3221/igf-esis.58.18.
Texte intégralBenbouzid, Bilel. « Unfolding Algorithms ». Science & ; Technology Studies 32, no 4 (13 décembre 2019) : 119–36. http://dx.doi.org/10.23987/sts.66156.
Texte intégralHE, YONG, SHUGUANG HAN et YIWEI JIANG. « ONLINE ALGORITHMS FOR SCHEDULING WITH MACHINE ACTIVATION COST ». Asia-Pacific Journal of Operational Research 24, no 02 (avril 2007) : 263–77. http://dx.doi.org/10.1142/s0217595907001231.
Texte intégralTURAN, SELIN CEREN, et MEHMET ALI CENGIZ. « ENSEMBLE LEARNING ALGORITHMS ». Journal of Science and Arts 22, no 2 (30 juin 2022) : 459–70. http://dx.doi.org/10.46939/j.sci.arts-22.2-a18.
Texte intégralLing, Qingyang. « Machine learning algorithms review ». Applied and Computational Engineering 4, no 1 (14 juin 2023) : 91–98. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/4/20230355.
Texte intégralSameer, S. K. L., et P. Sriramya. « Improving the Efficiency by Novel Feature Extraction Technique Using Decision Tree Algorithm Comparing with SVM Classifier Algorithm for Predicting Heart Disease ». Alinteri Journal of Agriculture Sciences 36, no 1 (29 juin 2021) : 713–20. http://dx.doi.org/10.47059/alinteri/v36i1/ajas21100.
Texte intégralMeena, Munesh, et Ruchi Sehrawat. « Breakdown of Machine Learning Algorithms ». Recent Trends in Artificial Intelligence & ; it's Applications 1, no 3 (16 octobre 2022) : 25–29. http://dx.doi.org/10.46610/rtaia.2022.v01i03.005.
Texte intégralMaitre, Julien, Sébastien Gaboury, Bruno Bouchard et Abdenour Bouzouane. « A Black-Box Model for Estimation of the Induction Machine Parameters Based on Stochastic Algorithms ». International Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research 3, no 3 (juillet 2015) : 44–67. http://dx.doi.org/10.4018/ijmstr.2015070103.
Texte intégralCastelo, Noah, Maarten W. Bos et Donald Lehmann. « Let the Machine Decide : When Consumers Trust or Distrust Algorithms ». NIM Marketing Intelligence Review 11, no 2 (1 novembre 2019) : 24–29. http://dx.doi.org/10.2478/nimmir-2019-0012.
Texte intégralK.M., Umamaheswari. « Road Accident Perusal Using Machine Learning Algorithms ». International Journal of Psychosocial Rehabilitation 24, no 5 (31 mars 2020) : 1676–82. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v24i5/pr201839.
Texte intégralNair, Dr Prabha Shreeraj. « Analyzing Titanic Disaster using Machine Learning Algorithms ». International Journal of Trend in Scientific Research and Development Volume-2, Issue-1 (31 décembre 2017) : 410–16. http://dx.doi.org/10.31142/ijtsrd7003.
Texte intégralGupta, Monica. « A Comparative Study on Supervised Machine Learning Algorithm ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 1 (31 janvier 2022) : 1023–28. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.39980.
Texte intégralZhang, Ruiting, et Zhijian Zhou. « A Fuzzy Least Squares Support Tensor Machines in Machine Learning ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 10, no 8 (14 décembre 2015) : 4. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v10i8.5203.
Texte intégralYuan, Hongyuan, Jingan Liu, Yu Zhou et Hailong Pei. « State of Charge Estimation of Lithium Battery Based on Integrated Kalman Filter Framework and Machine Learning Algorithm ». Energies 16, no 5 (23 février 2023) : 2155. http://dx.doi.org/10.3390/en16052155.
Texte intégralRostami, Soheil, Sajad Alabadi, Soheir Noori, Hayder Ahmed Shihab, Kamran Arshad et Predrag Rapajic. « Spectrum Assignment Algorithm for Cognitive Machine-to-Machine Networks ». Mobile Information Systems 2016 (2016) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2016/3282505.
Texte intégralYu, Yang, et Ping Liu. « Evaluation of Cutting Error in Five-Axis Free-Form Surface Milling for Table-Tilting Type Machine ». Advanced Materials Research 472-475 (février 2012) : 2125–28. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.472-475.2125.
Texte intégralG, Mr Aniket. « A Comparative Study : Machine Learning Algorithms for Parkinson’s Disease Analysis ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 6275–84. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.53175.
Texte intégralGrzymala-Busse, Jerzy W. « Selected Algorithms of Machine Learning from Examples ». Fundamenta Informaticae 18, no 2-4 (1 avril 1993) : 193–207. http://dx.doi.org/10.3233/fi-1993-182-408.
Texte intégralAbbas, Muhammad Adeel, et Zeshan Iqbal. « Double Auction used Artificial Neural Network in Cloud Computing ». Vol 4 Issue 5 4, no 5 (30 juin 2022) : 65–76. http://dx.doi.org/10.33411/ijist/2022040506.
Texte intégralLiu, Xiaonan, Haoshan Xie, Zhengyu Liu et Chenyan Zhao. « Survey on the Improvement and Application of HHL Algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2333, no 1 (1 août 2022) : 012023. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2333/1/012023.
Texte intégralKumar, Awnish. « Machine Learning Based Heat Transfer Optimization of Nano-fluid flow in a Helically Coiled Pipe ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 12 (31 décembre 2021) : 1717–31. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39576.
Texte intégralTodorov, Dimitar Georgiev, et Karova Milena. « Appropriate Conversion of Machine Learning Data ». ANNUAL JOURNAL OF TECHNICAL UNIVERSITY OF VARNA, BULGARIA 6, no 2 (31 décembre 2022) : 63–76. http://dx.doi.org/10.29114/ajtuv.vol6.iss2.262.
Texte intégralBarbosa, Flávio, Arthur Vidal et Flávio Mello. « Machine Learning for Cryptographic Algorithm Identification ». Journal of Information Security and Cryptography (Enigma) 3, no 1 (3 septembre 2016) : 3. http://dx.doi.org/10.17648/enig.v3i1.55.
Texte intégralLi, Chunjiang. « Application of Machine Learning Algorithms in the Stock Market Analysis ». Highlights in Business, Economics and Management 10 (9 mai 2023) : 352–58. http://dx.doi.org/10.54097/hbem.v10i.8119.
Texte intégralGolden, Richard M. « Adaptive Learning Algorithm Convergence in Passive and Reactive Environments ». Neural Computation 30, no 10 (octobre 2018) : 2805–32. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01117.
Texte intégralGrgić-Hlača, Nina, Claude Castelluccia et Krishna P. Gummadi. « Taking Advice from (Dis)Similar Machines : The Impact of Human-Machine Similarity on Machine-Assisted Decision-Making ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 10, no 1 (14 octobre 2022) : 74–88. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v10i1.21989.
Texte intégralThomas, Philip S., Bruno Castro da Silva, Andrew G. Barto, Stephen Giguere, Yuriy Brun et Emma Brunskill. « Preventing undesirable behavior of intelligent machines ». Science 366, no 6468 (21 novembre 2019) : 999–1004. http://dx.doi.org/10.1126/science.aag3311.
Texte intégralA, Ms Vidhya, Dr Parameswari R et Ms Sathya S. « Brain Tumor Classification Using Various Machine Learning Algorithms ». International Journal of Research in Arts and Science 5, Special Issue (30 août 2019) : 258–70. http://dx.doi.org/10.9756/bp2019.1002/25.
Texte intégralZhou, Shuni, Guangxing Wu, Yehong Dong, Yuanxiang Ni, Yuheng Hao, Yunhe Jiang, Chuang Zhou et Zhiyu Tao. « Evaluations on supervised learning methods in the calibration of seven-hole pressure probes ». PLOS ONE 18, no 1 (23 janvier 2023) : e0277672. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277672.
Texte intégralCoe, James, et Mustafa Atay. « Evaluating Impact of Race in Facial Recognition across Machine Learning and Deep Learning Algorithms ». Computers 10, no 9 (10 septembre 2021) : 113. http://dx.doi.org/10.3390/computers10090113.
Texte intégralIdris, Syed Mohammed. « PRACTICAL CLASSIFICATION TEMPLATE FOR DATASETS IN MACHINE LEARNING ». International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 7, no 10 (1 février 2023) : 110–16. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2023.v07i10.014.
Texte intégralLiu, Guo-Sheng, Jin-Jin Li et Ying-Si Tang. « Minimizing Total Idle Energy Consumption in the Permutation Flow Shop Scheduling Problem ». Asia-Pacific Journal of Operational Research 35, no 06 (décembre 2018) : 1850041. http://dx.doi.org/10.1142/s0217595918500410.
Texte intégralMadhumala, R. B., Harshvardhan Tiwari et Verma C. Devaraj. « Virtual Machine Placement Using Energy Efficient Particle Swarm Optimization in Cloud Datacenter ». Cybernetics and Information Technologies 21, no 1 (1 mars 2021) : 62–72. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2021-0005.
Texte intégralKhan, Dr Rafiqul Zaman, et Haider Allamy. « Training Algorithms for Supervised Machine Learning : Comparative Study ». INTERNATIONAL JOURNAL OF MANAGEMENT & ; INFORMATION TECHNOLOGY 4, no 3 (25 juillet 2013) : 354–60. http://dx.doi.org/10.24297/ijmit.v4i3.773.
Texte intégralLi, Haoxuan, Xueyan Zhang, Ziyan Li et Chunyuan Zheng. « Overview of Machine Learning for Stock Selection Based on Multi-Factor Models ». E3S Web of Conferences 214 (2020) : 02047. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202021402047.
Texte intégralChaulwar, Amit. « Sampling Algorithms Combination with Machine Learning for Efficient Safe Trajectory Planning ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 1 (janvier 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.1.1007.
Texte intégralSlemenšek, Jan, Iztok Fister, Jelka Geršak, Božidar Bratina, Vesna Marija van Midden, Zvezdan Pirtošek et Riko Šafarič. « Human Gait Activity Recognition Machine Learning Methods ». Sensors 23, no 2 (9 janvier 2023) : 745. http://dx.doi.org/10.3390/s23020745.
Texte intégralBrady, Eoghan S., Jonathon P. Leider, Beth A. Resnick, Y. Natalia Alfonso et David Bishai. « Machine-Learning Algorithms to Code Public Health Spending Accounts ». Public Health Reports 132, no 3 (31 mars 2017) : 350–56. http://dx.doi.org/10.1177/0033354917700356.
Texte intégralLi, Kai, Hui Li, Bayi Cheng et Qing Luo. « Uniform Parallel Machine Scheduling Problem with Controllable Delivery Times ». Journal of Systems Science and Information 3, no 6 (25 décembre 2015) : 525–37. http://dx.doi.org/10.1515/jssi-2015-0525.
Texte intégralAjani, Taiwo Samuel, Agbotiname Lucky Imoize et Aderemi A. Atayero. « An Overview of Machine Learning within Embedded and Mobile Devices–Optimizations and Applications ». Sensors 21, no 13 (28 juin 2021) : 4412. http://dx.doi.org/10.3390/s21134412.
Texte intégralRaja, Hadi Ashraf, Karolina Kudelina, Bilal Asad, Toomas Vaimann, Ants Kallaste, Anton Rassõlkin et Huynh Van Khang. « Signal Spectrum-Based Machine Learning Approach for Fault Prediction and Maintenance of Electrical Machines ». Energies 15, no 24 (15 décembre 2022) : 9507. http://dx.doi.org/10.3390/en15249507.
Texte intégralAgárdi, Anita, et Károly Nehéz. « PARALLEL MACHINE SCHEDULING WITH MONTE CARLO TREE SEARCH ». Acta Polytechnica 61, no 2 (30 avril 2021) : 307–12. http://dx.doi.org/10.14311/ap.2021.61.0307.
Texte intégralReddy, V. Sandeep Kumar, Saravanan T., N. T. Velusudha et T. Sunder Selwyn. « Smart Grid Management System Based on Machine Learning Algorithms for Efficient Energy Distribution ». E3S Web of Conferences 387 (2023) : 02005. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202338702005.
Texte intégralLi, Yuping. « Similar Classification Algorithm for Educational and Teaching Knowledge Based on Machine Learning ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (23 mai 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7222236.
Texte intégralMa, Chunzhu. « Comparison of machine learning algorithms over prediction of Titanic database ». Applied and Computational Engineering 5, no 1 (14 juin 2023) : 340–44. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230593.
Texte intégralBörger, Egon, et Klaus-Dieter Schewe. « A Behavioural Theory of Recursive Algorithms ». Fundamenta Informaticae 177, no 1 (18 décembre 2020) : 1–37. http://dx.doi.org/10.3233/fi-2020-1978.
Texte intégralŽidek, Kamil, Alexander Hošovský et Ján Dubják. « Diagnostics of Surface Errors by Embedded Vision System and its Classification by Machine Learning Algorithms ». Key Engineering Materials 669 (octobre 2015) : 459–66. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.669.459.
Texte intégralSmolarczyk, Milosz, Jakub Pawluk, Alicja Kotyla, Sebastian Plamowski, Katarzyna Kaminska et Krzysztof Szczypiorski. « Machine Learning Algorithms for Identifying Dependencies in OT Protocols ». Energies 16, no 10 (12 mai 2023) : 4056. http://dx.doi.org/10.3390/en16104056.
Texte intégralAtiyah, Oqbah Salim, et Saadi Hamad Thalij. « Evaluation of COVID-19 Cases based on Classification Algorithms in Machine Learning ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 4878–87. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19326.
Texte intégralTornede, Alexander, Viktor Bengs et Eyke Hüllermeier. « Machine Learning for Online Algorithm Selection under Censored Feedback ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 9 (28 juin 2022) : 10370–80. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i9.21279.
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