Articles de revues sur le sujet « Prediction of quality »
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Liang, Yun-Chia, Yona Maimury, Angela Hsiang-Ling Chen et Josue Rodolfo Cuevas Juarez. « Machine Learning-Based Prediction of Air Quality ». Applied Sciences 10, no 24 (21 décembre 2020) : 9151. http://dx.doi.org/10.3390/app10249151.
Texte intégralMuharsyah, Robi, Dian Nur Ratri et Damiana Fitria Kussatiti. « Improving prediction quality of sea surface temperature (SST) in Niño3.4 region using Bayesian Model Averaging ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 893, no 1 (1 novembre 2021) : 012028. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/893/1/012028.
Texte intégralPanchal, D. S., M. B. Shelke, S. S. Kawathekar et S. N. Deshmukh. « Prediction of Healthcare Quality Using Sentiment Analysis ». Indian Journal Of Science And Technology 16, no 21 (3 juin 2023) : 1603–13. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v16i21.2506.
Texte intégralMartens, M., et H. Martens. « Near-Infrared Reflectance Determination of Sensory Quality of Peas ». Applied Spectroscopy 40, no 3 (mars 1986) : 303–10. http://dx.doi.org/10.1366/0003702864509114.
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 intégralGANESAN, K., TAGHI M. KHOSHGOFTAAR et EDWARD B. ALLEN. « CASE-BASED SOFTWARE QUALITY PREDICTION ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 10, no 02 (avril 2000) : 139–52. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194000000092.
Texte intégralGonçalves, Mateus Teles Vital, Gota Morota, Paulo Mafra de Almeida Costa, Pedro Marcus Pereira Vidigal, Marcio Henrique Pereira Barbosa et Luiz Alexandre Peternelli. « Near-infrared spectroscopy outperforms genomics for predicting sugarcane feedstock quality traits ». PLOS ONE 16, no 3 (4 mars 2021) : e0236853. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0236853.
Texte intégralKouadri, Wissam Mammar, Mourad Ouziri, Salima Benbernou, Karima Echihabi, Themis Palpanas et Iheb Ben Amor. « Quality of sentiment analysis tools ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 4 (décembre 2020) : 668–81. http://dx.doi.org/10.14778/3436905.3436924.
Texte intégralAsiah, Mat, Khidzir Nik Zulkarnaen, Deris Safaai, Mat Yaacob Nik Nurul Hafzan, Mohamad Mohd Saberi et Safaai Siti Syuhaida. « A Review on Predictive Modeling Technique for Student Academic Performance Monitoring ». MATEC Web of Conferences 255 (2019) : 03004. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201925503004.
Texte intégralVeeramalai, S., Mr T. Praveen et S. Pradeepa Natarajan. « Cost Based On Product Quality Prediction Using Datamining ». International Journal of Trend in Scientific Research and Development Special Issue, Special Issue-Active Galaxy (30 juin 2018) : 38–42. http://dx.doi.org/10.31142/ijtsrd14564.
Texte intégralBao-Wei Zhang, Bao-Wei Zhang, Lin Xu Bao-Wei Zhang et Yong-Hua Wang Lin Xu. « Prediction of Yarn Quality Based on Actual Production ». 網際網路技術學刊 24, no 4 (juillet 2023) : 871–80. http://dx.doi.org/10.53106/160792642023072404005.
Texte intégralWang, Xianhe, Ying Li, Qian Qiao, Adriano Tavares et Yanchun Liang. « Water Quality Prediction Based on Machine Learning and Comprehensive Weighting Methods ». Entropy 25, no 8 (9 août 2023) : 1186. http://dx.doi.org/10.3390/e25081186.
Texte intégralIzima, Obinna, Ruairí de Fréin et Ali Malik. « A Survey of Machine Learning Techniques for Video Quality Prediction from Quality of Delivery Metrics ». Electronics 10, no 22 (19 novembre 2021) : 2851. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10222851.
Texte intégralCican, Grigore, Adrian-Nicolae Buturache et Radu Mirea. « Applying Machine Learning Techniques in Air Quality Prediction—A Bucharest City Case Study ». Sustainability 15, no 11 (23 mai 2023) : 8445. http://dx.doi.org/10.3390/su15118445.
Texte intégralOuenniche, Jamal, Kais Bouslah, Blanca Perez-Gladish et Bing Xu. « A new VIKOR-based in-sample-out-of-sample classifier with application in bankruptcy prediction ». Annals of Operations Research 296, no 1-2 (9 avril 2019) : 495–512. http://dx.doi.org/10.1007/s10479-019-03223-0.
Texte intégralSameki, Mehrnoosh, Danna Gurari et Margrit Betke. « Predicting Quality of Crowdsourced Image Segmentations from Crowd Behavior ». Proceedings of the AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing 3 (23 septembre 2015) : 30–31. http://dx.doi.org/10.1609/hcomp.v3i1.13260.
Texte intégralDai, Ning, Haiwei Jin, Kaixin Xu, Xudong Hu, Yanhong Yuan et Weimin Shi. « Prediction of Cotton Yarn Quality Based on Attention-GRU ». Applied Sciences 13, no 18 (5 septembre 2023) : 10003. http://dx.doi.org/10.3390/app131810003.
Texte intégralIsworo, Slamet, Poerna Sri Oetari, Indah Noor Alita et Tozan Ajie. « The Prediction of Air Quality Status ». International Journal of Applied Science 2, no 1 (29 janvier 2019) : p7. http://dx.doi.org/10.30560/ijas.v2n1p7.
Texte intégralPALOPOLI, LUIGI, et GIORGIO TERRACINA. « CooPPS : A SYSTEM FOR THE COOPERATIVE PREDICTION OF PROTEIN STRUCTURES ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 02, no 03 (septembre 2004) : 471–95. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720004000697.
Texte intégralEskenazi, L., D. G. Childers et D. M. Hicks. « Acoustic Correlates of Vocal Quality ». Journal of Speech, Language, and Hearing Research 33, no 2 (juin 1990) : 298–306. http://dx.doi.org/10.1044/jshr.3302.298.
Texte intégralLi, Yue, Bin Kong, Weiwei Yu et Xingliang Zhu. « An Attention-Based CNN-LSTM Method for Effluent Wastewater Quality Prediction ». Applied Sciences 13, no 12 (10 juin 2023) : 7011. http://dx.doi.org/10.3390/app13127011.
Texte intégralLepioufle, Jean-Marie, Leif Marsteen et Mona Johnsrud. « Error Prediction of Air Quality at Monitoring Stations Using Random Forest in a Total Error Framework ». Sensors 21, no 6 (19 mars 2021) : 2160. http://dx.doi.org/10.3390/s21062160.
Texte intégralMaier, Catalina, et Robin Gauthier. « Leveling Quality Prediction Algorithm ». Applied Mechanics and Materials 809-810 (novembre 2015) : 235–40. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.809-810.235.
Texte intégralAvvari, Pavithra, Preethi Nacham, Snehitha Sasanapuri, Sirija Reddy Mankena, Phanisree Kudipudi et Aishwarya Madapati. « Air Quality Index Prediction ». E3S Web of Conferences 391 (2023) : 01103. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339101103.
Texte intégralBarks, C. Shane. « Adjustment of Regional Regression Equations for Urban Storm-Runoff Quality Using At-Site Data ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 1523, no 1 (janvier 1996) : 141–46. http://dx.doi.org/10.1177/0361198196152300117.
Texte intégralHan, Jindong, Hao Liu, Hengshu Zhu, Hui Xiong et Dejing Dou. « Joint Air Quality and Weather Prediction Based on Multi-Adversarial Spatiotemporal Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 5 (18 mai 2021) : 4081–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16529.
Texte intégralBhatta, Madhav, Lucia Gutierrez, Lorena Cammarota, Fernanda Cardozo, Silvia Germán, Blanca Gómez-Guerrero, María Fernanda Pardo, Valeria Lanaro, Mercedes Sayas et Ariel J. Castro. « Multi-trait Genomic Prediction Model Increased the Predictive Ability for Agronomic and Malting Quality Traits in Barley (Hordeum vulgare L.) ». G3: ; Genes|Genomes|Genetics 10, no 3 (23 janvier 2020) : 1113–24. http://dx.doi.org/10.1534/g3.119.400968.
Texte intégralMargaris, Dionisis, Costas Vassilakis, Dimitris Spiliotopoulos et Stefanos Ougiaroglou. « Rating Prediction Quality Enhancement in Low-Density Collaborative Filtering Datasets ». Big Data and Cognitive Computing 7, no 2 (24 mars 2023) : 59. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc7020059.
Texte intégralPal, Osim Kumar. « The Quality of Drinkable Water using Machine Learning Techniques ». International Journal of Advanced Engineering Research and Science 9, no 6 (2022) : 016–23. http://dx.doi.org/10.22161/ijaers.96.2.
Texte intégralLuo, Zijun, Rui Zeng et Pan Wang. « Air Quality Prediction Based on Quadratic Prediction Model ». Learning & ; Education 10, no 5 (13 mars 2022) : 52. http://dx.doi.org/10.18282/l-e.v10i5.2669.
Texte intégralSandhu, Karansher Singh, Meriem Aoun, Craig F. Morris et Arron H. Carter. « Genomic Selection for End-Use Quality and Processing Traits in Soft White Winter Wheat Breeding Program with Machine and Deep Learning Models ». Biology 10, no 7 (20 juillet 2021) : 689. http://dx.doi.org/10.3390/biology10070689.
Texte intégralIyer, Srinidhi, Simran Kaushik et Poonam Nandal. « Water Quality Prediction Using Machine Learning ». MR International Journal of Engineering and Technology 10, no 1 (11 mai 2023) : 59–62. http://dx.doi.org/10.58864/mrijet.2023.10.1.8.
Texte intégralSajjadian, Mehri, Raymond W. Lam, Roumen Milev, Susan Rotzinger, Benicio N. Frey, Claudio N. Soares, Sagar V. Parikh et al. « Machine learning in the prediction of depression treatment outcomes : a systematic review and meta-analysis ». Psychological Medicine 51, no 16 (12 octobre 2021) : 2742–51. http://dx.doi.org/10.1017/s0033291721003871.
Texte intégralKlunder, Jet H., Sofie L. Panneman, Emma Wallace, Ralph de Vries, Karlijn J. Joling, Otto R. Maarsingh et Hein P. J. van Hout. « Prediction models for the prediction of unplanned hospital admissions in community-dwelling older adults : A systematic review ». PLOS ONE 17, no 9 (23 septembre 2022) : e0275116. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275116.
Texte intégralGAO, XIN, JINBO XU, SHUAI CHENG LI et MING LI. « PREDICTING LOCAL QUALITY OF A SEQUENCE–STRUCTURE ALIGNMENT ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 07, no 05 (octobre 2009) : 789–810. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720009004345.
Texte intégralAldhyani, Theyazn H. H., Mohammed Al-Yaari, Hasan Alkahtani et Mashael Maashi. « Water Quality Prediction Using Artificial Intelligence Algorithms ». Applied Bionics and Biomechanics 2020 (29 décembre 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6659314.
Texte intégralSankhye, Sidharth, et Guiping Hu. « Machine Learning Methods for Quality Prediction in Production ». Logistics 4, no 4 (21 décembre 2020) : 35. http://dx.doi.org/10.3390/logistics4040035.
Texte intégralLee, Kyunghwa, Jinhyeok Yu, Sojin Lee, Mieun Park, Hun Hong, Soon Young Park, Myungje Choi et al. « Development of Korean Air Quality Prediction System version 1 (KAQPS v1) with focuses on practical issues ». Geoscientific Model Development 13, no 3 (10 mars 2020) : 1055–73. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-13-1055-2020.
Texte intégralZhang, Fuhao, Wenbo Shi, Jian Zhang, Min Zeng, Min Li et Lukasz Kurgan. « PROBselect : accurate prediction of protein-binding residues from proteins sequences via dynamic predictor selection ». Bioinformatics 36, Supplement_2 (décembre 2020) : i735—i744. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa806.
Texte intégralHoriguchi, Yuji, Yukino Baba, Hisashi Kashima, Masahito Suzuki, Hiroki Kayahara et Jun Maeno. « Predicting Fuel Consumption and Flight Delays for Low-Cost Airlines ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 31, no 2 (11 février 2017) : 4686–93. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v31i2.19095.
Texte intégralLi, Pengfei, Tong Zhang et Yantao Jin. « A Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Air Quality Prediction ». Sustainability 15, no 9 (6 mai 2023) : 7624. http://dx.doi.org/10.3390/su15097624.
Texte intégralSaiyed, I. M., P. R. Bullock, H. D. Sapirstein, G. J. Finlay et C. K. Jarvis. « Thermal time models for estimating wheat phenological development and weather-based relationships to wheat quality ». Canadian Journal of Plant Science 89, no 3 (1 mai 2009) : 429–39. http://dx.doi.org/10.4141/cjps07114.
Texte intégralOGAWA, Takahiro, Akira TANAKA et Miki HASEYAMA. « Wiener-Based Inpainting Quality Prediction ». IEICE Transactions on Information and Systems E100.D, no 10 (2017) : 2614–26. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2017edp7058.
Texte intégralRodriguez-Fernandez, Nereida, Iria Santos, Alvaro Torrente-Patiño et Adrian Carballal. « Digital Image Quality Prediction System ». Proceedings 54, no 1 (19 août 2020) : 15. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2020054015.
Texte intégralShaw, S. R., C. R. Laughman, S. B. Leeb et R. F. Lepard. « A power quality prediction system ». IEEE Transactions on Industrial Electronics 47, no 3 (juin 2000) : 511–17. http://dx.doi.org/10.1109/41.847890.
Texte intégralSumma, Lori L. « Diagenesis and reservoir quality prediction ». Reviews of Geophysics 33 (1995) : 87. http://dx.doi.org/10.1029/95rg00739.
Texte intégralLiu, James (N K. ). « Quality prediction for concrete manufacturing ». Automation in Construction 5, no 6 (mars 1997) : 491–99. http://dx.doi.org/10.1016/s0926-5805(96)00183-5.
Texte intégralKopf, Johannes, Wolf Kienzle, Steven Drucker et Sing Bing Kang. « Quality prediction for image completion ». ACM Transactions on Graphics 31, no 6 (novembre 2012) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1145/2366145.2366150.
Texte intégralVijay Anand, M., Chennareddy Sohitha, Galla Neha Saraswathi et GV Lavanya. « Water quality prediction using CNN ». Journal of Physics : Conference Series 2484, no 1 (1 mai 2023) : 012051. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2484/1/012051.
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.
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