Littérature scientifique sur le sujet « Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture »
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Articles de revues sur le sujet "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
Lopes, Rui Pedro, Bárbara Barroso, Leonel Deusdado, André Novo, Manuel Guimarães, João Paulo Teixeira et Paulo Leitão. « Digital Technologies for Innovative Mental Health Rehabilitation ». Electronics 10, no 18 (14 septembre 2021) : 2260. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10182260.
Texte intégralRodríguez-Gracia, Diego, José A. Piedra-Fernández, Luis Iribarne, Javier Criado, Rosa Ayala, Joaquín Alonso-Montesinos et Capobianco-Uriarte Maria de las Mercedes. « Microservices and Machine Learning Algorithms for Adaptive Green Buildings ». Sustainability 11, no 16 (9 août 2019) : 4320. http://dx.doi.org/10.3390/su11164320.
Texte intégralPark, Seunghyun, et Jin-Young Choi. « Malware Detection in Self-Driving Vehicles Using Machine Learning Algorithms ». Journal of Advanced Transportation 2020 (17 janvier 2020) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3035741.
Texte intégralThembelihle, Dlamini, Michele Rossi et Daniele Munaretto. « Softwarization of Mobile Network Functions towards Agile and Energy Efficient 5G Architectures : A Survey ». Wireless Communications and Mobile Computing 2017 (2017) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2017/8618364.
Texte intégralAlexander, Francis J., James Ang, Jenna A. Bilbrey, Jan Balewski, Tiernan Casey, Ryan Chard, Jong Choi et al. « Co-design Center for Exascale Machine Learning Technologies (ExaLearn) ». International Journal of High Performance Computing Applications 35, no 6 (27 septembre 2021) : 598–616. http://dx.doi.org/10.1177/10943420211029302.
Texte intégralKondratenko, Yuriy, Igor Atamanyuk, Ievgen Sidenko, Galyna Kondratenko et Stanislav Sichevskyi. « Machine Learning Techniques for Increasing Efficiency of the Robot’s Sensor and Control Information Processing ». Sensors 22, no 3 (29 janvier 2022) : 1062. http://dx.doi.org/10.3390/s22031062.
Texte intégralAkbari, Ali, Jonathan Martinez et Roozbeh Jafari. « Facilitating Human Activity Data Annotation via Context-Aware Change Detection on Smartwatches ». ACM Transactions on Embedded Computing Systems 20, no 2 (mars 2021) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1145/3431503.
Texte intégralNawrocki, Piotr, et Bartlomiej Sniezynski. « Adaptive Context-Aware Energy Optimization for Services on Mobile Devices with Use of Machine Learning ». Wireless Personal Communications 115, no 3 (13 août 2020) : 1839–67. http://dx.doi.org/10.1007/s11277-020-07657-9.
Texte intégralKretsis, Aristotelis, Ippokratis Sartzetakis, Polyzois Soumplis, Katerina Mitropoulou, Panagiotis Kokkinos, Petros Nicopolitidis, Georgios Papadimitriou et Emmanouel Varvarigos. « ARMONIA : A Unified Access and Metro Network Architecture ». Applied Sciences 10, no 23 (24 novembre 2020) : 8318. http://dx.doi.org/10.3390/app10238318.
Texte intégralAlwakeel, Lyan, et Kevin Lano. « Functional and Technical Aspects of Self-management mHealth Apps : Systematic App Search and Literature Review ». JMIR Human Factors 9, no 2 (25 mai 2022) : e29767. http://dx.doi.org/10.2196/29767.
Texte intégralThèses sur le sujet "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
VAIDHYANATHAN, KARTHIK. « Data-Driven Self-Adaptive Architecting Using Machine Learning ». Doctoral thesis, Gran Sasso Science Institute, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12571/15976.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
Burdescu, Dumitru Dan, et Marian Cristian Mihaescu. « Improvement of Self-Assessment Effectiveness by Activity Monitoring and Analysis ». Dans Monitoring and Assessment in Online Collaborative Environments, 198–217. IGI Global, 2010. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-786-7.ch011.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Self-adaptation, Data-driven, Machine learning, Software architecture"
Wu, Dazhong, Janis Terpenny, Li Zhang, Robert Gao et Thomas Kurfess. « Fog-Enabled Architecture for Data-Driven Cyber-Manufacturing Systems ». Dans ASME 2016 11th International Manufacturing Science and Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/msec2016-8559.
Texte intégralSong, Zhengyi, et Young Moon. « CyberManufacturing System : A Solution for Sustainable Manufacturing ». Dans ASME 2018 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/imece2018-86092.
Texte intégralNagaraj, Guru, Prashanth Pillai et Mandar Kulkarni. « Deep Similarity Learning for Well Test Model Identification ». Dans SPE Middle East Oil & Gas Show and Conference. SPE, 2021. http://dx.doi.org/10.2118/204675-ms.
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