Articles de revues sur le sujet « PREDICTION MODELS APPLICATIONS »
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Chung, Chang-Jo. « Spatial Prediction Models and Applications. » GEOINFORMATICS 12, no 2 (2001) : 58–59. http://dx.doi.org/10.6010/geoinformatics.12.58.
Texte intégralDammann, Maximilian Peter, Wolfgang Steger et Kristin Paetzold-Byhain. « OPTIMISED MODELS FOR AR/VR BY USING GEOMETRIC COMPLEXITY METRICS TO CONTROL TESSELLATION ». Proceedings of the Design Society 3 (19 juin 2023) : 2855–64. http://dx.doi.org/10.1017/pds.2023.286.
Texte intégralLei, Xiangdong, Changhui Peng, Haiyan Wang et Xiaolu Zhou. « Individual height–diameter models for young black spruce (Picea mariana) and jack pine (Pinus banksiana) plantations in New Brunswick, Canada ». Forestry Chronicle 85, no 1 (1 janvier 2009) : 43–56. http://dx.doi.org/10.5558/tfc85043-1.
Texte intégralPintelas, Emmanuel, Meletis Liaskos, Ioannis E. Livieris, Sotiris Kotsiantis et Panagiotis Pintelas. « Explainable Machine Learning Framework for Image Classification Problems : Case Study on Glioma Cancer Prediction ». Journal of Imaging 6, no 6 (28 mai 2020) : 37. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging6060037.
Texte intégralMoskolaï, Waytehad Rose, Wahabou Abdou, Albert Dipanda et Kolyang. « Application of Deep Learning Architectures for Satellite Image Time Series Prediction : A Review ». Remote Sensing 13, no 23 (27 novembre 2021) : 4822. http://dx.doi.org/10.3390/rs13234822.
Texte intégralKim, Donghyun, Heechan Han, Wonjoon Wang, Yujin Kang, Hoyong Lee et Hung Soo Kim. « Application of Deep Learning Models and Network Method for Comprehensive Air-Quality Index Prediction ». Applied Sciences 12, no 13 (1 juillet 2022) : 6699. http://dx.doi.org/10.3390/app12136699.
Texte intégralColditz, Graham A., et Esther K. Wei. « Risk Prediction Models : Applications in Cancer Prevention ». Current Epidemiology Reports 2, no 4 (30 septembre 2015) : 245–50. http://dx.doi.org/10.1007/s40471-015-0057-1.
Texte intégralHe, Jianqin, Yong Hu, Xiangzhou Zhang, Lijuan Wu, Lemuel R. Waitman et Mei Liu. « Multi-perspective predictive modeling for acute kidney injury in general hospital populations using electronic medical records ». JAMIA Open 2, no 1 (15 novembre 2018) : 115–22. http://dx.doi.org/10.1093/jamiaopen/ooy043.
Texte intégralHong, Feng, Lu Tian et Viswanath Devanarayan. « Improving the Robustness of Variable Selection and Predictive Performance of Regularized Generalized Linear Models and Cox Proportional Hazard Models ». Mathematics 11, no 3 (20 janvier 2023) : 557. http://dx.doi.org/10.3390/math11030557.
Texte intégralZhao, Zeyuan, Ping Li, Yongjie Dai, Zhaoe Min et Lei Chen. « Multi-Task Deep Evidential Sequence Learning for Trustworthy Alzheimer’s Disease Progression Prediction ». Applied Sciences 13, no 15 (3 août 2023) : 8953. http://dx.doi.org/10.3390/app13158953.
Texte intégralDaigger, Glen T., et Daniel Nolasco. « Evaluation and design of full-scale wastewater treatment plants using biological process models ». Water Science and Technology 31, no 2 (1 janvier 1995) : 245–55. http://dx.doi.org/10.2166/wst.1995.0112.
Texte intégralAbdullah, Radhwan M., Abedallah Zaid Abualkishik, Najla Matti Isaacc, Ali A. Alwan et Yonis Gulzar. « An investigation study for risk calculation of security vulnerabilities on android applications ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 25, no 3 (1 mars 2022) : 1736. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i3.pp1736-1748.
Texte intégralMohammed, Mohammed Ali. « Investigation of financial applications with blockchain technology ». Journal of Computer & ; Electrical and Electronics Engineering Sciences 1, no 1 (28 avril 2023) : 10–14. http://dx.doi.org/10.51271/jceees-0003.
Texte intégralMatsuzaka, Yasunari, et Yoshihiro Uesawa. « Computational Models That Use a Quantitative Structure–Activity Relationship Approach Based on Deep Learning ». Processes 11, no 4 (21 avril 2023) : 1296. http://dx.doi.org/10.3390/pr11041296.
Texte intégralHasaballah, Mustafa M., Abdulhakim A. Al-Babtain, Md Moyazzem Hossain et Mahmoud E. Bakr. « Theoretical Aspects for Bayesian Predictions Based on Three-Parameter Burr-XII Distribution and Its Applications in Climatic Data ». Symmetry 15, no 8 (7 août 2023) : 1552. http://dx.doi.org/10.3390/sym15081552.
Texte intégralLan, Yu, et Daniel F. Heitjan. « Adaptive parametric prediction of event times in clinical trials ». Clinical Trials 15, no 2 (29 janvier 2018) : 159–68. http://dx.doi.org/10.1177/1740774517750633.
Texte intégralElish, Mahmoud. « Enhanced prediction of vulnerable Web components using Stochastic Gradient Boosting Trees ». International Journal of Web Information Systems 15, no 2 (17 juin 2019) : 201–14. http://dx.doi.org/10.1108/ijwis-05-2018-0041.
Texte intégralMehdipour, Farhad, Wisanu Boonrat, April Naviza, Vimita Vidhya et Marianne Cherrington. « Reducing profiling bias in crime risk prediction models ». Rere Āwhio - The Journal of Applied Research and Practice, no 1 (2021) : 86–93. http://dx.doi.org/10.34074/rere.00108.
Texte intégralWang, Debby D., Haoran Xie et Hong Yan. « Proteo-chemometrics interaction fingerprints of protein–ligand complexes predict binding affinity ». Bioinformatics 37, no 17 (27 février 2021) : 2570–79. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btab132.
Texte intégralLekea, Angella, et Wynand J. vdM Steyn. « Performance of Pavement Temperature Prediction Models ». Applied Sciences 13, no 7 (24 mars 2023) : 4164. http://dx.doi.org/10.3390/app13074164.
Texte intégralKolaghassi, Rania, Gianluca Marcelli et Konstantinos Sirlantzis. « Effect of Gait Speed on Trajectory Prediction Using Deep Learning Models for Exoskeleton Applications ». Sensors 23, no 12 (18 juin 2023) : 5687. http://dx.doi.org/10.3390/s23125687.
Texte intégralBrüdigam, Tim, Johannes Teutsch, Dirk Wollherr, Marion Leibold et Martin Buss. « Probabilistic model predictive control for extended prediction horizons ». at - Automatisierungstechnik 69, no 9 (1 septembre 2021) : 759–70. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2021-0025.
Texte intégralJiang, Zhe. « Spatial Structured Prediction Models : Applications, Challenges, and Techniques ». IEEE Access 8 (2020) : 38714–27. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2975584.
Texte intégralLiski, Erkki P., et Tapio Nummi. « Prediction in Repeated-Measures Models With Engineering Applications ». Technometrics 38, no 1 (février 1996) : 25–36. http://dx.doi.org/10.1080/00401706.1996.10484413.
Texte intégralHalim, Muhammad, Muslihah Wook, Nor Hasbullah, Noor Razali et Hasmeda Hamid. « Comparative Assessment of Data Mining Techniques for Flash Flood Prediction ». International Journal of Advances in Soft Computing and its Applications 14, no 1 (28 mars 2022) : 126–45. http://dx.doi.org/10.15849/ijasca.220328.09.
Texte intégralChe, Tong, Xiaofeng Liu, Site Li, Yubin Ge, Ruixiang Zhang, Caiming Xiong et Yoshua Bengio. « Deep Verifier Networks : Verification of Deep Discriminative Models with Deep Generative Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 8 (18 mai 2021) : 7002–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16862.
Texte intégralYu, Jiaqi, Wen-Shao Chang et Yu Dong. « Building Energy Prediction Models and Related Uncertainties : A Review ». Buildings 12, no 8 (21 août 2022) : 1284. http://dx.doi.org/10.3390/buildings12081284.
Texte intégralJekabsons, Gints, et Marina Uhanova. « Adaptive Regression and Classification Models with Applications in Insurance ». Applied Computer Systems 15, no 1 (1 juillet 2014) : 28–31. http://dx.doi.org/10.2478/acss-2014-0004.
Texte intégralStaffa, Steven J., et David Zurakowski. « Statistical Development and Validation of Clinical Prediction Models ». Anesthesiology 135, no 3 (30 juillet 2021) : 396–405. http://dx.doi.org/10.1097/aln.0000000000003871.
Texte intégralAlqahtani, Norah Dhafer, Bander Alzahrani et Muhammad Sher Ramzan. « Deep Learning Applications for Dyslexia Prediction ». Applied Sciences 13, no 5 (22 février 2023) : 2804. http://dx.doi.org/10.3390/app13052804.
Texte intégralLoukili, Manal. « Supervised Learning Algorithms for Predicting Customer Churn with Hyperparameter Optimization ». International Journal of Advances in Soft Computing and its Applications 14, no 3 (28 novembre 2022) : 50–63. http://dx.doi.org/10.15849/ijasca.221128.04.
Texte intégralNegi, Pankaj. « Application of Machine Learning in Predicting the Fatigue behaviour of Materials Using Deep Learning ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 9, no 2 (30 décembre 2018) : 541–53. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v9i2.13858.
Texte intégralBrunbauer, Julia, et Gerald Pinter. « Stiffness and Strength Based Models for the Fatigue-Life Prediction of Continuously Fiber Reinforced Composites ». Materials Science Forum 825-826 (juillet 2015) : 960–67. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/msf.825-826.960.
Texte intégralBart, Evgeniy, Rui Zhang et Muzammil Hussain. « Where Would You Go this Weekend ? Time-Dependent Prediction of User Activity Using Social Network Data ». Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 7, no 1 (3 août 2021) : 669–72. http://dx.doi.org/10.1609/icwsm.v7i1.14453.
Texte intégralde Zarzà, I., J. de Curtò, Enrique Hernández-Orallo et Carlos T. Calafate. « Cascading and Ensemble Techniques in Deep Learning ». Electronics 12, no 15 (5 août 2023) : 3354. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12153354.
Texte intégralSCHOPF, JENNIFER M., et FRANCINE BERMAN. « USING STOCHASTIC INFORMATION TO PREDICT APPLICATION BEHAVIOR ON CONTENDED RESOURCES ». International Journal of Foundations of Computer Science 12, no 03 (juin 2001) : 341–63. http://dx.doi.org/10.1142/s0129054101000527.
Texte intégralMyasnikova, Ekaterina, et Alexander Spirov. « Relative sensitivity analysis of the predictive properties of sloppy models ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 16, no 02 (avril 2018) : 1840008. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720018400085.
Texte intégralXue, Han, et Yanmin Niu. « Multi-Output Based Hybrid Integrated Models for Student Performance Prediction ». Applied Sciences 13, no 9 (26 avril 2023) : 5384. http://dx.doi.org/10.3390/app13095384.
Texte intégralChen, Meng-Wei, Meng-Shiuh Chang, Yuehua Mao, Shuyin Hu et Chih-Chun Kung. « Machine learning in the evaluation and prediction models of biochar application : A review ». Science Progress 106, no 1 (janvier 2023) : 003685042211488. http://dx.doi.org/10.1177/00368504221148842.
Texte intégralMuneer, Rizwan, Muhammad Rehan Hashmet, Peyman Pourafshary et Mariam Shakeel. « Unlocking the Power of Artificial Intelligence : Accurate Zeta Potential Prediction Using Machine Learning ». Nanomaterials 13, no 7 (29 mars 2023) : 1209. http://dx.doi.org/10.3390/nano13071209.
Texte intégralLevinson, Rich, Samantha Niemoeller, Sreeja Nag et Vinay Ravindra. « Planning Satellite Swarm Measurements for Earth Science Models : Comparing Constraint Processing and MILP Methods ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 32 (13 juin 2022) : 471–79. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v32i1.19833.
Texte intégralde-Miguel, Sergio, Lauri Mehtätalo et Ali Durkaya. « Developing generalized, calibratable, mixed-effects meta-models for large-scale biomass prediction ». Canadian Journal of Forest Research 44, no 6 (juin 2014) : 648–56. http://dx.doi.org/10.1139/cjfr-2013-0385.
Texte intégralMa, Xin. « Research on a Novel Kernel Based Grey Prediction Model and Its Applications ». Mathematical Problems in Engineering 2016 (2016) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2016/5471748.
Texte intégralAnand, Mayank, Arun Velu et Pawan Whig. « Prediction of Loan Behaviour with Machine Learning Models for Secure Banking ». Journal of Computer Science and Engineering (JCSE) 3, no 1 (15 février 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.36596/jcse.v3i1.237.
Texte intégralBecker, Steffen, et Vishy Karri. « Implementation of Neural Network Models for Parameter Estimation of a PEM-Electrolyzer ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 14, no 6 (20 septembre 2010) : 735–45. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2010.p0735.
Texte intégralGao, Jian, et Tang-Wei Kuo. « Toward the accurate prediction of soot in engine applications ». International Journal of Engine Research 20, no 7 (14 mai 2018) : 706–17. http://dx.doi.org/10.1177/1468087418773937.
Texte intégralHabib, M. A., J. J. O’Sullivan et M. Salauddin. « Prediction of Wave Overtopping Characteristics at Coastal Flood Defences Using Machine Learning Algorithms : A Systematic Rreview ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 1072, no 1 (1 septembre 2022) : 012003. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/1072/1/012003.
Texte intégralMoreira, Gabriel S., Heeseung Jo et Jinkyu Jeong. « NAP : Natural App Processing for Predictive User Contexts in Mobile Smartphones ». Applied Sciences 10, no 19 (23 septembre 2020) : 6657. http://dx.doi.org/10.3390/app10196657.
Texte intégralRashid, M., et Jafri Din. « Effects of reduction factor on rain attenuation predictions over millimeter-wave links for 5G applications ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 9, no 5 (1 octobre 2020) : 1907–15. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v9i5.2188.
Texte intégralTunthanathip, Thara, Sakchai Sae-heng, Thakul Oearsakul, Ittichai Sakarunchai, Anukoon Kaewborisutsakul et Chin Taweesomboonyat. « Machine learning applications for the prediction of surgical site infection in neurological operations ». Neurosurgical Focus 47, no 2 (août 2019) : E7. http://dx.doi.org/10.3171/2019.5.focus19241.
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