Articles de revues sur le sujet « Machine learnings »
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Li, Tianshu. « Fintech Application in Banking Operations - Application of Machine Learning in Mitigating Bank Derivatives Counterparty Risks ». Asian Business Research 4, no 3 (8 octobre 2019) : 1. http://dx.doi.org/10.20849/abr.v4i3.652.
Texte intégralMakarov, Vladimir, Christophe Chabbert, Elina Koletou, Fotis Psomopoulos, Natalja Kurbatova, Samuel Ramirez, Chas Nelson, Prashant Natarajan et Bikalpa Neupane. « Good machine learning practices : Learnings from the modern pharmaceutical discovery enterprise ». Computers in Biology and Medicine 177 (juillet 2024) : 108632. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108632.
Texte intégralKim, Jin Kook. « A Study on the Estimation Model for the Visitors to Let’s Run Park Using Machine Learning ». Korean Journal of Sport Science 32, no 3 (30 septembre 2021) : 411–18. http://dx.doi.org/10.24985/kjss.2021.32.3.411.
Texte intégralMalik, Sehrish, et DoHyeun Kim. « Improved Control Scheduling Based on Learning to Prediction Mechanism for Efficient Machine Maintenance in Smart Factory ». Actuators 10, no 2 (31 janvier 2021) : 27. http://dx.doi.org/10.3390/act10020027.
Texte intégralPREETHAM S, M C CHANDRASHEKHAR et M Z KURIAN. « METHODOLOGY FOR IMPLEMENTATION OF PREDICTION MODEL FOR STUDENTS USING MACHINE LEARNING ». international journal of engineering technology and management sciences 7, no 3 (2023) : 764–66. http://dx.doi.org/10.46647/ijetms.2023.v07i03.116.
Texte intégralKurniawan, Robi, et Shunsuke Managi. « Forecasting annual energy consumption using machine learnings : Case of Indonesia ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 257 (10 mai 2019) : 012032. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/257/1/012032.
Texte intégralSingh, Priyanka, Chakshu Garg, Aman Namdeo, Krishna Mohan Agarwal et Rajesh Kumar Rai. « Development of Prediction models for Bond Strength of Steel Fiber Reinforced Concrete by Computational Machine Learning ». E3S Web of Conferences 220 (2020) : 01097. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202022001097.
Texte intégralDas, Aditi. « Automatic Personality Identification using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VI (30 juin 2021) : 3528–34. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35386.
Texte intégralMalinda Sari Sembiring, Windi Astuti, Iskandar Muda,. « The Influence of Cloud Computing, Artificial Intelligence, Machine Learnings and Digital Disruption on the Design of Accounting and Finance Functions Mediated by Data Processing ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 11 (30 novembre 2023) : 56–62. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i11.9087.
Texte intégralSendak, Mark P., William Ratliff, Dina Sarro, Elizabeth Alderton, Joseph Futoma, Michael Gao, Marshall Nichols et al. « Real-World Integration of a Sepsis Deep Learning Technology Into Routine Clinical Care : Implementation Study ». JMIR Medical Informatics 8, no 7 (15 juillet 2020) : e15182. http://dx.doi.org/10.2196/15182.
Texte intégralUdomchaipitak, Tanatpong, Nathaphon Boonnam, Supattra Puttinaovarat et Paramate Horkaew. « Forecast Coral Bleaching by Machine Learnings of Remotely Sensed Geospatial Data ». International Journal of Design & ; Nature and Ecodynamics 17, no 3 (30 juin 2022) : 423–31. http://dx.doi.org/10.18280/ijdne.170313.
Texte intégralQian, Qingwen, Junfeng Wu et Zhe Wang. « Dynamic balance control of two-wheeled self-balancing pendulum robot based on adaptive machine learning ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 18, no 01 (29 mars 2019) : 1941002. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691319410029.
Texte intégralKokozinski, Andre, Christian Kubik et Peter Groche. « Komplexität mehrstufiger Umformprozesse beherrschen/Mastering the complexity of multi-stage forming processes – The contribution of domain knowledge to a data-driven monitoring of progressive tools ». wt Werkstattstechnik online 112, no 10 (2022) : 696–700. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2022-10-66.
Texte intégralAsari, Yusuke. « SM-3 Noise Reduction Method Based on Machine Learnings for Electron Holography ». Microscopy 68, Supplement_1 (1 novembre 2019) : i7. http://dx.doi.org/10.1093/jmicro/dfz056.
Texte intégralZhang, Evan. « Treating COVID-19 with machine learning ». Applied and Computational Engineering 30, no 1 (22 janvier 2024) : 1–11. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/30/20230202.
Texte intégralTang, Muran, Lingyue Gao, Yutong Bian, Shang Xiang et Kaijun Zhang. « Brain tumor MRI images classification based on machine learning ». Applied and Computational Engineering 29, no 1 (26 décembre 2023) : 19–29. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/29/20230765.
Texte intégralJin, Xiangyu, Luya Wei et Qihua Zhang. « The Stock Price Prediction Based on Time Series Model, Multifactorial Regression, Machine Learnings ». BCP Business & ; Management 23 (4 août 2022) : 903–9. http://dx.doi.org/10.54691/bcpbm.v23i.1471.
Texte intégralZhai, Weiguang, Changchun Li, Qian Cheng, Bohan Mao, Zongpeng Li, Yafeng Li, Fan Ding, Siqing Qin, Shuaipeng Fei et Zhen Chen. « Enhancing Wheat Above-Ground Biomass Estimation Using UAV RGB Images and Machine Learning : Multi-Feature Combinations, Flight Height, and Algorithm Implications ». Remote Sensing 15, no 14 (21 juillet 2023) : 3653. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143653.
Texte intégralHwang, Gyuyeong, Taehun Kim, Juyong Shin, Naechul Shin et Sungwon Hwang. « Machine learnings for CVD graphene analysis : From measurement to simulation of SEM images ». Journal of Industrial and Engineering Chemistry 101 (septembre 2021) : 430–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.jiec.2021.05.031.
Texte intégralKim, Gyeung Min. « Analysis for Factors Determining the Price of Multi-family Housing through Machine Learnings ». Residential Environment Institute Of Korea 14, no 3 (30 juin 2016) : 29–40. http://dx.doi.org/10.22313/reik.2016.14.3.29.
Texte intégralNikam, Rahul J. « Legality of usage of Artificial Intelligence and Machine Learnings by Share Market Intermediary ». Passagens : Revista Internacional de História Política e Cultura Jurídica 15, no 2 (15 juin 2023) : 319–39. http://dx.doi.org/10.15175/1984-2503-202315207.
Texte intégralKang, In-Ae, Soualihou Ngnamsie Njimbouom, Kyung-Oh Lee et Jeong-Dong Kim. « DCP : Prediction of Dental Caries Using Machine Learning in Personalized Medicine ». Applied Sciences 12, no 6 (16 mars 2022) : 3043. http://dx.doi.org/10.3390/app12063043.
Texte intégralChao, Paul C. P., Chih-Cheng Wu, Duc Huy Nguyen, Ba-Sy Nguyen, Pin-Chia Huang et Van-Hung Le. « The Machine Learnings Leading the Cuffless PPG Blood Pressure Sensors Into the Next Stage ». IEEE Sensors Journal 21, no 11 (1 juin 2021) : 12498–510. http://dx.doi.org/10.1109/jsen.2021.3073850.
Texte intégralHasan, Md Mahadi, Saba Binte Murtaz, Muhammad Usama Islam, Muhammad Jafar Sadeq et Jasim Uddin. « Robust and efficient COVID-19 detection techniques : A machine learning approach ». PLOS ONE 17, no 9 (15 septembre 2022) : e0274538. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0274538.
Texte intégralGanie, Shahid Mohammad, Pijush Kanti Dutta Pramanik, Saurav Mallik et Zhongming Zhao. « Chronic kidney disease prediction using boosting techniques based on clinical parameters ». PLOS ONE 18, no 12 (1 décembre 2023) : e0295234. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0295234.
Texte intégralKumar, Yogesh. « The Fellow Traveller : A Machine Learning Approach to Travel Management ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 1798–802. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41613.
Texte intégralM. Brandao, Iago, et Cesar da Costa. « FAULT DIAGNOSIS OF ROTARY MACHINES USING MACHINE LEARNING ». Eletrônica de Potência 27, no 03 (22 septembre 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.18618/rep.2022.3.0013.
Texte intégralXue, Yang, Mariela Araujo, Jorge Lopez, Kanglin Wang et Gautam Kumar. « Machine learning to reduce cycle time for time-lapse seismic data assimilation into reservoir management ». Interpretation 7, no 3 (1 août 2019) : SE123—SE130. http://dx.doi.org/10.1190/int-2018-0206.1.
Texte intégralBile, Alessandro, Hamed Tari et Eugenio Fazio. « Episodic Memory and Information Recognition Using Solitonic Neural Networks Based on Photorefractive Plasticity ». Applied Sciences 12, no 11 (31 mai 2022) : 5585. http://dx.doi.org/10.3390/app12115585.
Texte intégralZhou, Wangbao, Lijun Xiong, Lizhong Jiang, Lingxu Wu, Ping Xiang et Liqiang Jiang. « Optimal combinations of parameters for seismic response prediction of high-speed railway bridges using machine learnings ». Structures 57 (novembre 2023) : 105089. http://dx.doi.org/10.1016/j.istruc.2023.105089.
Texte intégralLatif, Sarmad Dashti, Vivien Lai, Farah Hazwani Hahzaman, Ali Najah Ahmed, Yuk Feng Huang, Ahmed H. Birima et Ahmed El-Shafie. « Ozone concentration forecasting utilizing leveraging of regression machine learnings : A case study at Klang Valley, Malaysia ». Results in Engineering 21 (mars 2024) : 101872. http://dx.doi.org/10.1016/j.rineng.2024.101872.
Texte intégralAnam, Khairul, Harun Ismail, Faruq Sandi Hanggara, Cries Avian, Safri Nahela et Muchamad Arif Hana Sasono. « Feature Extraction Evaluation of Various Machine Learning Methods for Finger Movement Classification using Double Myo Armband ». Journal of Engineering and Technological Sciences 55, no 5 (30 décembre 2023) : 587–99. http://dx.doi.org/10.5614/j.eng.technol.sci.2023.55.5.8.
Texte intégralSabeti, Behnam, Hossein Abedi Firouzjaee, Reza Fahmi, Saeid Safavi, Wenwu Wang et Mark D. Plumbley. « Credit Risk Rating Using State Machines and Machine Learning ». International Journal of Trade, Economics and Finance 11, no 6 (décembre 2020) : 163–68. http://dx.doi.org/10.18178/ijtef.2020.11.6.683.
Texte intégralChen, JueYu. « Identification and analysis of real and fake news by XGBoost algorithm of machine learning ». Applied and Computational Engineering 40, no 1 (21 février 2024) : 255–62. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/40/20230661.
Texte intégralAqil, M., M. Azrai, M. J. Mejaya, N. A. Subekti, F. Tabri, N. N. Andayani, Rahma Wati et al. « Rapid Detection of Hybrid Maize Parental Lines Using Stacking Ensemble Machine Learning ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2022 (26 avril 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6588949.
Texte intégralAqil, M., M. Azrai, M. J. Mejaya, N. A. Subekti, F. Tabri, N. N. Andayani, Rahma Wati et al. « Rapid Detection of Hybrid Maize Parental Lines Using Stacking Ensemble Machine Learning ». Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2022 (26 avril 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6588949.
Texte intégralJin, Yu, Zhe Ren, Wenjie Wang, Yulei Zhang, Liang Zhou, Xufeng Yao et Tao Wu. « Classification of Alzheimer's disease using robust TabNet neural networks on genetic data ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 5 (2023) : 8358–74. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023366.
Texte intégralSong, Yiyan, Shaowei Gao, Wulin Tan, Zeting Qiu, Huaqiang Zhou et Yue Zhao. « Multiple Machine Learnings Revealed Similar Predictive Accuracy for Prognosis of PNETs from the Surveillance, Epidemiology, and End Result Database ». Journal of Cancer 9, no 21 (2018) : 3971–78. http://dx.doi.org/10.7150/jca.26649.
Texte intégralPuttinaovarat, Supattra, et Paramate Horkaew. « Deep and machine learnings of remotely sensed imagery and its multi-band visual features for detecting oil palm plantation ». Earth Science Informatics 12, no 4 (25 juin 2019) : 429–46. http://dx.doi.org/10.1007/s12145-019-00387-y.
Texte intégralAhmed Taialla, Omer, Umar Mustapha, Abdul Hakam Shafiu Abdullahi, Esraa Kotob, Mohammed Mosaad Awad, Aliyu Musa Alhassan, Ijaz Hussain, Khalid Omer, Saheed A. Ganiyu et Khalid Alhooshani. « Unlocking the potential of ZIF-based electrocatalysts for electrochemical reduction of CO2 : Recent advances, current trends, and machine learnings ». Coordination Chemistry Reviews 504 (avril 2024) : 215669. http://dx.doi.org/10.1016/j.ccr.2024.215669.
Texte intégralBahrawi, Nfn. « Sentiment Analysis Using Random Forest Algorithm-Online Social Media Based ». Journal of Information Technology and Its Utilization 2, no 2 (19 décembre 2019) : 29. http://dx.doi.org/10.30818/jitu.2.2.2695.
Texte intégralJain, Vanita, Monu Gupta, Neeraj Joshi, Anubhav Mishra et Vishakha Bansal. « E-College : an aid for E-Learning systems ». Fusion : Practice and Applications 3, no 2 (2021) : 66–72. http://dx.doi.org/10.54216/fpa.030202.
Texte intégralXu, Pufan, Fei Li et Haipeng Wang. « A novel concatenate feature fusion RCNN architecture for sEMG-based hand gesture recognition ». PLOS ONE 17, no 1 (20 janvier 2022) : e0262810. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0262810.
Texte intégralNaeini, Ehsan Zabihi, et Kenton Prindle. « Machine learning and learning from machines ». Leading Edge 37, no 12 (décembre 2018) : 886–93. http://dx.doi.org/10.1190/tle37120886.1.
Texte intégralZhang, Shenghan, Yufeng Gu, Yinshan Gao, Xinxing Wang, Daoyong Zhang et Liming Zhou. « Petrophysical Regression regarding Porosity, Permeability, and Water Saturation Driven by Logging-Based Ensemble and Transfer Learnings : A Case Study of Sandy-Mud Reservoirs ». Geofluids 2022 (5 octobre 2022) : 1–31. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9443955.
Texte intégralTurner, A., J. Fyfe, P. Rickwood et S. Mohr. « Evaluation of implemented Australian efficiency programs : results, techniques and insights ». Water Supply 14, no 6 (10 juillet 2014) : 1112–23. http://dx.doi.org/10.2166/ws.2014.065.
Texte intégralS.Sureshkumar, Et al. « Neural Network-Based Multiplicatively Gait Feature Eradication and Detection ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4 (30 avril 2023) : 375–79. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4.9843.
Texte intégralTrott, David. « Deceiving Machines : Sabotaging Machine Learning ». CHANCE 33, no 2 (2 avril 2020) : 20–24. http://dx.doi.org/10.1080/09332480.2020.1754067.
Texte intégralBonnevie, Erika, Jennifer Sittig et Joe Smyser. « The case for tracking misinformation the way we track disease ». Big Data & ; Society 8, no 1 (janvier 2021) : 205395172110138. http://dx.doi.org/10.1177/20539517211013867.
Texte intégralSilva Pereira, Fernando. « A prova resultante de “software de aprendizagem automática” ». Revista Electrónica de Direito 23, no 3 (octobre 2020) : 79–98. http://dx.doi.org/10.24840/2182-9845_2020-0003_0006.
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