Littérature scientifique sur le sujet « ML diagnostic model »
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Articles de revues sur le sujet "ML diagnostic model"
Liu, Xinran, James Anstey, Ron Li, Chethan Sarabu, Reiri Sono et Atul J. Butte. « Rethinking PICO in the Machine Learning Era : ML-PICO ». Applied Clinical Informatics 12, no 02 (mars 2021) : 407–16. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1729752.
Texte intégralWang, Dong, Jian Liu, Lijun Deng et Honglin Wang. « Intelligent diagnosis of resistance variant multiple fault locations of mine ventilation system based on ML-KNN ». PLOS ONE 17, no 9 (30 septembre 2022) : e0275437. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275437.
Texte intégralBabar, Zaheer, Twan van Laarhoven et Elena Marchiori. « Encoder-decoder models for chest X-ray report generation perform no better than unconditioned baselines ». PLOS ONE 16, no 11 (29 novembre 2021) : e0259639. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259639.
Texte intégralVenkatesh, Veeramuthu, M. M. Anishin Raj, K. Mohamed Sajith, R. Anushiadevi et T. Suriya Praba. « A precision-based diagnostic model ADOBE-accurate detection of breast cancer using logistic regression approach ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 6 (4 décembre 2020) : 8419–26. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189160.
Texte intégralCarreiro Pinasco, Gustavo, Eduardo Moreno Júdice de Mattos Farina, Fabiano Novaes Barcellos Filho, Willer França Fiorotti, Matheus Coradini Mariano Ferreira, Sheila Cristina de Souza Cruz, Andre Louzada Colodette et al. « An interpretable machine learning model for covid-19 screening ». Journal of Human Growth and Development 32, no 2 (23 juin 2022) : 268–74. http://dx.doi.org/10.36311/jhgd.v32.13324.
Texte intégralSmirnova, Darya Ilyinichna, Anastasiya Vyacheslavovna Gracheva, Elena Aleksandrovna Volynskaya, Vitaliy Vasilievich Zverev et Evgeniy Bakhtiyorovich Faizuloev. « Diagnostic value of the LAMP method with real-time fluo-rescence detection on a model of herpesvirus infection ». Sanitarnyj vrač (Sanitary Doctor), no 1 (1 janvier 2021) : 52–61. http://dx.doi.org/10.33920/med-08-2101-06.
Texte intégralBaker, Mohammed Rashad, D. Lakshmi Padmaja, R. Puviarasi, Suman Mann, Jeidy Panduro-Ramirez, Mohit Tiwari et Issah Abubakari Samori. « Implementing Critical Machine Learning (ML) Approaches for Generating Robust Discriminative Neuroimaging Representations Using Structural Equation Model (SEM) ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (14 avril 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6501975.
Texte intégralChatterjee, S., R. Alkhaldi, P. Yaadav, D. Bethineedi, A. Shreya et N. Bankole. « P.115 Diagnostic performance of machine learning based MR algorithm vs conventional MR images for predicting the likelihood of brain tumors ». Canadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques 49, s1 (juin 2022) : S38. http://dx.doi.org/10.1017/cjn.2022.207.
Texte intégralKahlen, Jannis N., Michael Andres et Albert Moser. « Improving Machine-Learning Diagnostics with Model-Based Data Augmentation Showcased for a Transformer Fault ». Energies 14, no 20 (18 octobre 2021) : 6816. http://dx.doi.org/10.3390/en14206816.
Texte intégralGui, Chloe, et Victoria Chan. « Machine learning in medicine ». University of Western Ontario Medical Journal 86, no 2 (3 décembre 2017) : 76–78. http://dx.doi.org/10.5206/uwomj.v86i2.2060.
Texte intégralThèses sur le sujet "ML diagnostic model"
Navicelli, Andrea, Mario Tucci et Filippo De Carlo. « Analisi ed applicazione di modelli diagnostici e prognostici per guasti e prestazioni di componenti di impianti industriali nell’era I4.0 ». Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/2158/1234822.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "ML diagnostic model"
Aria, Massimo, Corrado Cuccurullo et Agostino Gnasso. « Supporting decision-makers in healthcare domain. A comparative study of two interpretative proposals for Random Forests ». Dans Proceedings e report, 179–84. Florence : Firenze University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.36253/978-88-5518-461-8.34.
Texte intégralMorande, Swapnil, Veena Tewari et Kanwal Gul. « Reinforcing Positive Cognitive States with Machine Learning : An Experimental Modeling for Preventive Healthcare ». Dans Healthcare Access - New Threats, New Approaches [Working Title]. IntechOpen, 2022. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.108272.
Texte intégralNaidenova, Xenia. « Machine Learning as a Commonsense Reasoning Process ». Dans Handbook of Research on Innovations in Database Technologies and Applications, 605–11. IGI Global, 2009. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-242-8.ch065.
Texte intégralNaidenova, Xenia. « Machine Learning as a Commonsense Reasoning Process ». Dans Machine Learning, 113–19. IGI Global, 2012. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60960-818-7.ch201.
Texte intégralMustary, Nareshkumar, et Phani Kumar Singamsetty. « Prediction and Recommendation System for Diabetes Using Machine Learning Models ». Dans Advances in Healthcare Information Systems and Administration, 316–27. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-7709-7.ch018.
Texte intégralJ. Kleczyk, Ewa, Tarachand Yadav et Stalin Amirtharaj. « Applying Machine Learning Algorithms to Predict Endometriosis Onset ». Dans Endometriosis - Recent Advances, New Perspectives and Treatments [Working Title]. IntechOpen, 2021. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.101391.
Texte intégralJagota, Vishal, Vinay Bhatia, Luis Vives et Arun B. Prasad. « ML-PASD ». Dans Advances in Medical Diagnosis, Treatment, and Care, 82–93. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-7460-7.ch006.
Texte intégralPandey, Upasana, Tejveer Shakya, Meet Rajput, Rakshit Singh et Tanish Mangal. « Review and Analysis of Disease Diagnostic Models Using AI and ML ». Dans Advances in Medical Technologies and Clinical Practice, 35–53. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6957-6.ch003.
Texte intégralR., Maheswari, Pattabiraman Venkatasubbu et A. Saleem Raja. « Gait Analysis Using Principal Component Analysis and Long Short Term Memory Models ». Dans Structural and Functional Aspects of Biocomputing Systems for Data Processing, 79–97. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6523-3.ch004.
Texte intégralRefaee, Mahmoud A., Hamada R. H. Al-Absi, Mohammad Tariqul Islam, Mowafa Househ, Zubair Shah, M. Sohel Rahman et Tanvir Alam. « The Linkage Between Bone Densitometry and Cardiovascular Disease ». Dans Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press, 2022. http://dx.doi.org/10.3233/shti210905.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "ML diagnostic model"
Singh, Ajay, Anand Shukla et Suryansh Purwar. « Leveraging Machine Learning and Interactive Voice Interface for Automated Production Monitoring and Diagnostic ». Dans SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE, 2022. http://dx.doi.org/10.2118/210475-ms.
Texte intégralJaw, Link C., et Yuh-Jye Lee. « Engine Diagnostics in the Eyes of Machine Learning ». Dans ASME Turbo Expo 2014 : Turbine Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/gt2014-27088.
Texte intégralXie, Jiarui, Katherine Schmidt, Nausica Budeanu, Vincent Letendre et Yaoyao Fiona Zhao. « Combining Feature Learning and Transfer Learning in Balancing Anomaly Detection for Gas Turbine Engine Vibration Analysis ». Dans ASME 2022 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/detc2022-88223.
Texte intégralKhan, Abdul Muqtadir, Abdullah BinZiad, Abdullah Al Subaii, Denis Bannikov, Maksim Ponomarev et Sergey Parkhonyuk. « Fracture Height Prediction Model Utilizing Openhole Logs, Mechanical Models, and Temperature Cooldown Analysis with Machine Learning Algorithms ». Dans Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/207975-ms.
Texte intégralKayode, Babatope O., Karl D. Stephen et Abdullah Kaba. « Application of Data Science Algorithms to Establish a Novel Parameterization Approach for Static and Dynamic Models ». Dans SPE Symposium : Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry. SPE, 2023. http://dx.doi.org/10.2118/214476-ms.
Texte intégralBorsukov, A. V., S. B. Krukovskiy, L. N. Markelova, O. A. Gorbatenko et D. Yu Venidiktova. « Contrast-enhanced ultrasound of kidneys in patients with type 2 diabetes and chronic pyelonephritis : a new dosage of the contrast-enhanced agent ». Dans Наука России : Цели и задачи. НЦ "LJournal", 2021. http://dx.doi.org/10.18411/sr-10-04-2021-65.
Texte intégralDuvvuri, Anishka, Navya Kovvuri, Sneka Kumar, Rebecca Victor et Tanush Kaushik. « Comparative Study of Anxiety Symptom’s Predictions From Discord Chat Messages using Automl ». Dans 4th International Conference on Machine Learning and Soft Computing. Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2023. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2023.130202.
Texte intégralKarpat, Fatih, Ahmet Emir Dirik, Onur Can Kalay, Oğuz Doğan et Burak Korcuklu. « Vibration-Based Early Crack Diagnosis With Machine Learning for Spur Gears ». Dans ASME 2020 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/imece2020-24006.
Texte intégralSta. Cruz, Anton Domini, et Michael Angelo Pedrasa. « Exploring PMU Measurement Representation for ML-based Fault Diagnosis Models ». Dans 2019 9th International Conference on Power and Energy Systems (ICPES). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icpes47639.2019.9105386.
Texte intégralLahlou, Kenza, Sven Inge Oedegaard, Morten Svendsen, Tore Weltzin, Knut Steinar Bjørkevoll et Bjørn Rudshaug. « Drilling Advisory for Automatic Drilling Control ». Dans SPE/IADC International Drilling Conference and Exhibition. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/204074-ms.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "ML diagnostic model"
Ehiabhi, Jolly, et Haifeng Wang. A Systematic Review of Machine Learning Models in Mental Health Analysis Based on Multi-Channel Multi-Modal Biometric Signals. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, février 2023. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2023.2.0003.
Texte intégralMalkinson, Mertyn, Irit Davidson, Moshe Kotler et Richard L. Witter. Epidemiology of Avian Leukosis Virus-subtype J Infection in Broiler Breeder Flocks of Poultry and its Eradication from Pedigree Breeding Stock. United States Department of Agriculture, mars 2003. http://dx.doi.org/10.32747/2003.7586459.bard.
Texte intégral