Articles de revues sur le sujet « Online deep learning »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Online deep learning ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Wu, Sheng, Ancong Wu et Wei-Shi Zheng. « Online deep transferable dictionary learning ». Pattern Recognition 118 (octobre 2021) : 108007. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108007.
Texte intégralMurray‐Johnson, Kayon, Andrea Munro et Racheal Popoola. « Immersive deep learning activities online ». New Directions for Adult and Continuing Education 2021, no 169 (mars 2021) : 35–49. http://dx.doi.org/10.1002/ace.20412.
Texte intégralLee, Hea-Jin, et Eun-ok Baek. « Facilitating Deep Learning in a Learning Community ». International Journal of Technology and Human Interaction 8, no 1 (janvier 2012) : 1–13. http://dx.doi.org/10.4018/jthi.2012010101.
Texte intégralXu, Jie, Yang Liu, Jinzhong Liu et Zuguang Qu. « Effectiveness of English Online Learning Based on Deep Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 avril 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1310194.
Texte intégralZhang, Si-si, Jian-wei Liu, Xin Zuo, Run-kun Lu et Si-ming Lian. « Online deep learning based on auto-encoder ». Applied Intelligence 51, no 8 (9 janvier 2021) : 5420–39. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-020-02058-8.
Texte intégralDu, Bingqian, Zhiyi Huang et Chuan Wu. « Adversarial Deep Learning for Online Resource Allocation ». ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems 6, no 4 (31 décembre 2021) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3494526.
Texte intégralZinovyeva, Elizaveta, Wolfgang Karl Härdle et Stefan Lessmann. « Antisocial online behavior detection using deep learning ». Decision Support Systems 138 (novembre 2020) : 113362. http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2020.113362.
Texte intégralJain, Prisha, et Chaya Ravindra. « Classifying Emotional Engagement in Online Learning Via Deep Learning Architecture ». International Journal of Advanced Engineering, Management and Science 10, no 5 (2024) : 063–70. http://dx.doi.org/10.22161/ijaems.105.2.
Texte intégralD, Swaroop Gowda, et Ravi Dandu. « Machine Learning and Deep Learning Algorithm for Online Bullying Identification ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 6 (30 juin 2023) : 2708–11. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.53951.
Texte intégralMusa Yaagoup, Khalid Mohammed, et Mohamed Elhafiz Mustafa. « Online Arabic Handwriting Characters Recognition using Deep Learning ». IJARCCE 9, no 10 (30 octobre 2020) : 83–92. http://dx.doi.org/10.17148/ijarcce.2020.91014.
Texte intégralCerezci, Feyza, Serap Kazan, Muhammed Ali Oz, Cemil Oz, Tugrul Tasci, Selman Hizal et Caglayan Altay. « Online metallic surface defect detection using deep learning ». Emerging Materials Research 9, no 4 (1 décembre 2020) : 1266–73. http://dx.doi.org/10.1680/jemmr.20.00197.
Texte intégralAl-Adhaileh, Mosleh Hmoud, Theyazn H. H. Aldhyani et Ans D. Alghamdi. « Online Troll Reviewer Detection Using Deep Learning Techniques ». Applied Bionics and Biomechanics 2022 (8 juin 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4637594.
Texte intégralRosie, Anthony. « Online pedagogies and the promotion of “deep learning” ». Information Services & ; Use 20, no 2-3 (1 avril 2000) : 109–16. http://dx.doi.org/10.3233/isu-2000-202-306.
Texte intégralSAMATHA, JULURI, PRASHANTH REDDY VOLADRI, SAGAR DHANUNJAY et SAI KOUNDINYA GATTU. « VERIFICATION FOR ONLINE SIGNATURE BIOMETRICS USING DEEP LEARNING ». i-manager's Journal on Computer Science 8, no 3 (2020) : 12. http://dx.doi.org/10.26634/jcom.8.3.18074.
Texte intégralFilius, Renée Marianne, Renske A. M. de Kleijn, Sabine G. Uijl, Frans J. Prins, Harold V. M. Rijen et Diederick E. Grobbee. « Promoting deep learning through online feedback in SPOCs ». Frontline Learning Research 6, no 2 (12 novembre 2018) : 92–113. http://dx.doi.org/10.14786/flr.v6i2.350.
Texte intégralChowanda, Andry, Nadia Nadia et Lie Maximilianus Maria Kolbe. « Identifying clickbait in online news using deep learning ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, no 3 (1 juin 2023) : 1755–61. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i3.4444.
Texte intégralWu, Yun. « Online course resource recommendation based on deep learning ». Procedia Computer Science 228 (2023) : 638–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.11.074.
Texte intégralWu, Hankang. « Deep learning in multiplayer online battle arena games ». Applied and Computational Engineering 38, no 1 (22 janvier 2024) : 80–85. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/38/20230533.
Texte intégralShani, Lior, Tom Zahavy et Shie Mannor. « Online Apprenticeship Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 8 (28 juin 2022) : 8240–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20798.
Texte intégralKrishna, Dr N. Gopala. « FACIAL EXPRESSION DETECTION USING DEEP LEARNING ». INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, no 04 (28 avril 2024) : 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem32013.
Texte intégralSugden, Nicole, Robyn Brunton, Jasmine MacDonald, Michelle Yeo et Ben Hicks. « Evaluating student engagement and deep learning in interactive online psychology learning activities ». Australasian Journal of Educational Technology 37, no 2 (10 mai 2021) : 45–65. http://dx.doi.org/10.14742/ajet.6632.
Texte intégralNaidu, B. Ramesh, Naresh Tangudu, Chandra Sekhar, K. Kavitha, B. V. Ramana, P. Venkateswarlu Reddy, Jayavardhanarao Sahukaru et Raj Ganesh Lopinti. « Toxic Comment Classification using Deep Learning ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 7 (1 septembre 2023) : 93–104. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i7.7834.
Texte intégralLi, Pingyang, et Juan Zhang. « Online mobile learning resource recommendation method based on deep reinforcement learning ». International Journal of Innovation and Sustainable Development 1, no 1 (2023) : 1—thisLastPage. http://dx.doi.org/10.1504/ijisd.2023.10056670.
Texte intégralDing, Hui, Yajun Chen et Linling Wang. « College English Online Teaching Model Based on Deep Learning ». Security and Communication Networks 2021 (21 décembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8919320.
Texte intégralWang, Chunyan. « Emotion Recognition of College Students’ Online Learning Engagement Based on Deep Learning ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 17, no 06 (29 mars 2022) : 110–22. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v17i06.30019.
Texte intégralSchlagenhauf, Tobias, Nicholas Ammann et Jürgen Fleischer. « Online Learning für die präventive Verschleißdetektion/Online Learning for preventive wear detection – Online Retraining of Deep Learning models for unknown wear patterns ». wt Werkstattstechnik online 111, no 07-08 (2021) : 475–80. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2021-07-08-7.
Texte intégralKankevičiūtė, Eglė, Milita Songailaitė, Bohdan Zhyhun et Justina Mandravickaitė. « LITHUANIAN HATE SPEECH CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING METHODS ». Automation of technological and business processes 15, no 3 (12 septembre 2023) : 20–29. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v15i3.2621.
Texte intégralMa, XiaoRui. « Influence Study of Learners’ Independent Learning Ability on Learning Performance in Online Learning ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 17, no 09 (10 mai 2022) : 201–13. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v17i09.30925.
Texte intégralChae, Byungjoo, Jinsun Park, Tae-Hyun Kim et Donghyeon Cho. « Online Learning for Reference-Based Super-Resolution ». Electronics 11, no 7 (28 mars 2022) : 1064. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11071064.
Texte intégralFahid, Fahmid Morshed, Jonathan Rowe, Yeojin Kim, Shashank Srivastava et James Lester. « Online Reinforcement Learning-Based Pedagogical Planning for Narrative-Centered Learning Environments ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 21 (24 mars 2024) : 23191–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30365.
Texte intégralGoud, Sai Pavan. « Cyber Bullying Detection Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, no 5 (31 mai 2024) : 3911–15. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62270.
Texte intégralMakris, Christos, et Michael Angelos Simos. « OTNEL : A Distributed Online Deep Learning Semantic Annotation Methodology ». Big Data and Cognitive Computing 4, no 4 (29 octobre 2020) : 31. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc4040031.
Texte intégralHasugian, Leshivan Savenjer, et Suharjito Suharjito. « Fraud Detection for Online Interbank Transaction Using Deep Learning ». Syntax Literate ; Jurnal Ilmiah Indonesia 8, no 6 (20 juin 2023) : 4263–75. http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v8i6.12627.
Texte intégralCals, Bram, Yingqian Zhang, Remco Dijkman et Claudy van Dorst. « Solving the online batching problem using deep reinforcement learning ». Computers & ; Industrial Engineering 156 (juin 2021) : 107221. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2021.107221.
Texte intégralLu, Ange, Ruixue Guo, Qiucheng Ma, Lingzhi Ma, Yunsheng Cao et Jun Liu. « Online sorting of drilled lotus seeds using deep learning ». Biosystems Engineering 221 (septembre 2022) : 118–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2022.06.015.
Texte intégralZhao, Hang, Qijin She, Chenyang Zhu, Yin Yang et Kai Xu. « Online 3D Bin Packing with Constrained Deep Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 1 (18 mai 2021) : 741–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16155.
Texte intégralDu, Jianxia, Byron Havard et Heng Li. « Dynamic online discussion : task‐oriented interaction for deep learning ». Educational Media International 42, no 3 (septembre 2005) : 207–18. http://dx.doi.org/10.1080/09523980500161221.
Texte intégralFan, Zipei, Xuan Song, Tianqi Xia, Renhe Jiang, Ryosuke Shibasaki et Ritsu Sakuramachi. « Online Deep Ensemble Learning for Predicting Citywide Human Mobility ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 2, no 3 (18 septembre 2018) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3264915.
Texte intégralKe, Fengfeng, et Kui Xie. « Toward deep learning for adult students in online courses ». Internet and Higher Education 12, no 3-4 (décembre 2009) : 136–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.iheduc.2009.08.001.
Texte intégralAustin, Daniel, Ashutosh Sanzgiri, Kannan Sankaran, Ryan Woodard, Amit Lissack et Samuel Seljan. « Classifying sensitive content in online advertisements with deep learning ». International Journal of Data Science and Analytics 10, no 3 (20 mars 2020) : 265–76. http://dx.doi.org/10.1007/s41060-020-00212-6.
Texte intégralHacker, Douglas J., et Dale S. Niederhauser. « Promoting Deep and Durable Learning in the Online Classroom ». New Directions for Teaching and Learning 2000, no 84 (2000) : 53–63. http://dx.doi.org/10.1002/tl.848.
Texte intégraland Biomechanics, Applied Bionics. « Retracted : Online Troll Reviewer Detection Using Deep Learning Techniques ». Applied Bionics and Biomechanics 2023 (16 août 2023) : 1. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9757592.
Texte intégralZhong, Yuan, Jing Zhou, Ping Li et Jie Gong. « Dynamically evolving deep neural networks with continuous online learning ». Information Sciences 646 (octobre 2023) : 119411. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2023.119411.
Texte intégralShiva, Sreenivasan, Minghui Hu et Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan. « Online learning using deep random vector functional link network ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 125 (octobre 2023) : 106676. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106676.
Texte intégralLin, Wei, Lei Shu, Weibo Zhong, Wei Lu, Daoyi Ma et Yizhen Meng. « Online classification of soybean seeds based on deep learning ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 123 (août 2023) : 106434. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106434.
Texte intégral全, 洁. « Development of Online Deep Learning Questionnaire for College Students ». Advances in Psychology 14, no 05 (2024) : 543–48. http://dx.doi.org/10.12677/ap.2024.145346.
Texte intégralGratz, Erin, Bettyjo Bouchey, Megan Kohler, Monica L. Simonsen et Jessica L. Knott. « Creating Authentic Learning Through Online Personal Learning Networks ». International Journal of Online Pedagogy and Course Design 11, no 2 (avril 2021) : 31–47. http://dx.doi.org/10.4018/ijopcd.2021040103.
Texte intégralTzeng, Jian-Wei, Chia-An Lee, Nen-Fu Huang, Hao-Hsuan Huang et Chin-Feng Lai. « MOOC Evaluation System Based on Deep Learning ». International Review of Research in Open and Distributed Learning 23, no 1 (1 février 2022) : 21–40. http://dx.doi.org/10.19173/irrodl.v22i4.5417.
Texte intégralFebria, Nyka Dwi, et Lulu Hasnadianti Putri. « Tutorial and Lecture Activities on Deep Online Learning in Dentistry ». Insisiva Dental Journal : Majalah Kedokteran Gigi Insisiva 13, no 1 (21 mai 2024) : 32–40. http://dx.doi.org/10.18196/di.v13i1.21843.
Texte intégralYao, Yanyan. « A Study on the Factors Influencing College Students' Autonomous Learning Ability from the Perspective of Online Learning ». Journal of Intelligence and Knowledge Engineering 1, no 3 (septembre 2023) : 39–47. http://dx.doi.org/10.62517/jike.202304306.
Texte intégral