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Agliari, Elena, Francesco Alemanno, Miriam Aquaro, Adriano Barra, Fabrizio Durante et Ido Kanter. « Hebbian dreaming for small datasets ». Neural Networks 173 (mai 2024) : 106174. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106174.
Texte intégralIngrassia, Salvatore, et Isabella Morlini. « Neural Network Modeling for Small Datasets ». Technometrics 47, no 3 (août 2005) : 297–311. http://dx.doi.org/10.1198/004017005000000058.
Texte intégralRicchiuto, Piero, Judy C. G. Sng et Wilson Wen Bin Goh. « Analysing extremely small sized ratio datasets ». International Journal of Bioinformatics Research and Applications 11, no 3 (2015) : 268. http://dx.doi.org/10.1504/ijbra.2015.069225.
Texte intégralTuomo, Alasalmi, Jaakko Suutala, Juha Röning et Heli Koskimäki. « Better Classifier Calibration for Small Datasets ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 14, no 3 (14 mai 2020) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/3385656.
Texte intégralMontalvão, J., R. Attux et D. G. Silva. « Simple entropy estimator for small datasets ». Electronics Letters 48, no 17 (16 août 2012) : 1059–61. http://dx.doi.org/10.1049/el.2012.2002.
Texte intégralKhobragade, Vandana, M. S. Pradeep Kumar Patnaik et Srinivasa Rao Sura. « Revaluating Pretraining in Small Size Training Sample Regime ». International Journal of Electrical and Electronics Research 10, no 3 (30 septembre 2022) : 694–704. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100346.
Texte intégralBurmakova, Anastasiya, et Diana Kalibatienė. « Applying Fuzzy Inference and Machine Learning Methods for Prediction with a Small Dataset : A Case Study for Predicting the Consequences of Oil Spills on a Ground Environment ». Applied Sciences 12, no 16 (18 août 2022) : 8252. http://dx.doi.org/10.3390/app12168252.
Texte intégralJamjoom, Mona. « The pertinent single-attribute-based classifier for small datasets classification ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 10, no 3 (1 juin 2020) : 3227. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i3.pp3227-3234.
Texte intégralPetráš, Jaroslav, Marek Pavlík, Ján Zbojovský, Ardian Hyseni et Jozef Dudiak. « Benford’s Law in Electric Distribution Network ». Mathematics 11, no 18 (10 septembre 2023) : 3863. http://dx.doi.org/10.3390/math11183863.
Texte intégralAndonie, Răzvan. « Extreme Data Mining : Inference from Small Datasets ». International Journal of Computers Communications & ; Control 5, no 3 (1 septembre 2010) : 280. http://dx.doi.org/10.15837/ijccc.2010.3.2481.
Texte intégralKu, C. J., et T. L. Fine. « A Bayesian Independence Test for Small Datasets ». IEEE Transactions on Signal Processing 54, no 10 (octobre 2006) : 4026–31. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2006.880243.
Texte intégralLi, Der-Chiang, Hung-Yu Chen et Qi-Shi Shi. « Learning from small datasets containing nominal attributes ». Neurocomputing 291 (mai 2018) : 226–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.02.069.
Texte intégralXu, Weihuang, Guohao Yu, Alina Zare, Brendan Zurweller, Diane L. Rowland, Joel Reyes-Cabrera, Felix B. Fritschi, Roser Matamala et Thomas E. Juenger. « Overcoming small minirhizotron datasets using transfer learning ». Computers and Electronics in Agriculture 175 (août 2020) : 105466. http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2020.105466.
Texte intégralXu, Zi’an, Yin Dai, Fayu Liu, Weibing Chen, Yue Liu, Lifu Shi, Sheng Liu et Yuhang Zhou. « Swin MAE : Masked autoencoders for small datasets ». Computers in Biology and Medicine 161 (juillet 2023) : 107037. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107037.
Texte intégralBhalla, Vandna. « INNOVATIVE MODEL TO AUGMENT SMALL DATASETS FOR CLASSIFICATION ». International Journal of Advanced Research 11, no 04 (30 avril 2023) : 313–19. http://dx.doi.org/10.21474/ijar01/16658.
Texte intégralKeum, Bitna, Juoh Sun, Woojin Lee, Seongheum Park et Harksoo Kim. « Persona-Identified Chatbot through Small-Scale Modeling and Data Transformation ». Electronics 13, no 8 (9 avril 2024) : 1409. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13081409.
Texte intégralBao, Yan, Frank Heilig, Chuo-Hsuan Lee et Edward J. Lusk. « Full Range Testing of the Small Size Effect Bias for Benford Screening : A Note ». International Journal of Economics and Finance 10, no 6 (30 avril 2018) : 47. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v10n6p47.
Texte intégralSumalatha, M., et Latha Parthiban. « Augmentation of Predictive Competence of Non-Small Cell Lung Cancer Datasets through Feature Pre-Processing Techniques ». EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology 8, no 5 (2 novembre 2022) : e1. http://dx.doi.org/10.4108/eetpht.v8i5.3169.
Texte intégralBai, Long, Liangyu Wang, Tong Chen, Yuanhao Zhao et Hongliang Ren. « Transformer-Based Disease Identification for Small-Scale Imbalanced Capsule Endoscopy Dataset ». Electronics 11, no 17 (31 août 2022) : 2747. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11172747.
Texte intégralBao, Yan, Chuo-Hsuan Lee, Frank Heilig et Edward J. Lusk. « Empirical Information on the Small Size Effect Bias Relative to the False Positive Rejection Error for Benford Test-Screening ». International Journal of Economics and Finance 10, no 2 (3 janvier 2018) : 1. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v10n2p1.
Texte intégralMabuni, D., et S. Aquter Babu. « High Accurate and a Variant of k-fold Cross Validation Technique for Predicting the Decision Tree Classifier Accuracy ». International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering 10, no 2 (10 janvier 2021) : 105–10. http://dx.doi.org/10.35940/ijitee.c8403.0110321.
Texte intégralJaryani, Farhang, et Maryam Amiri. « A Pre-Trained Ensemble Model for Breast Cancer Grade Detection Based on Small Datasets ». Iranian Journal of Health Sciences 11, no 1 (1 janvier 2023) : 47–58. http://dx.doi.org/10.32598/ijhs.11.1.883.1.
Texte intégralKim, Dongseob, Seungho Lee, Junsuk Choe et Hyunjung Shim. « Weakly Supervised Semantic Segmentation for Driving Scenes ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 3 (24 mars 2024) : 2741–49. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28053.
Texte intégralXu, Xinkai, Hailan Zhang, Yan Ma, Kang Liu, Hong Bao et Xu Qian. « TranSDet : Toward Effective Transfer Learning for Small-Object Detection ». Remote Sensing 15, no 14 (12 juillet 2023) : 3525. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143525.
Texte intégralDavila Delgado, Juan Manuel, et Lukumon Oyedele. « Deep learning with small datasets : using autoencoders to address limited datasets in construction management ». Applied Soft Computing 112 (novembre 2021) : 107836. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107836.
Texte intégralMarston, Louise, Janet L. Peacock, Keming Yu, Peter Brocklehurst, Sandra A. Calvert, Anne Greenough et Neil Marlow. « Comparing methods of analysing datasets with small clusters : case studies using four paediatric datasets ». Paediatric and Perinatal Epidemiology 23, no 4 (juillet 2009) : 380–92. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3016.2009.01046.x.
Texte intégralKarunanithi, Sivarajan, Martin Simon et Marcel H. Schulz. « Automated analysis of small RNA datasets with RAPID ». PeerJ 7 (10 avril 2019) : e6710. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.6710.
Texte intégralGoyal, Gaurvi, Nicoletta Noceti et Francesca Odone. « Cross-view action recognition with small-scale datasets ». Image and Vision Computing 120 (avril 2022) : 104403. http://dx.doi.org/10.1016/j.imavis.2022.104403.
Texte intégralSingh, Gurpartap, Sunil Agrawal et Balwinder Singh Sohi. « Handwritten Gurmukhi Digit Recognition System for Small Datasets ». Traitement du Signal 37, no 4 (10 octobre 2020) : 661–69. http://dx.doi.org/10.18280/ts.370416.
Texte intégralMauldin, Taylor, Anne H. Ngu, Vangelis Metsis et Marc E. Canby. « Ensemble Deep Learning on Wearables Using Small Datasets ». ACM Transactions on Computing for Healthcare 2, no 1 (30 décembre 2020) : 1–30. http://dx.doi.org/10.1145/3428666.
Texte intégralLi, Jingmei, Di Xue, Weifei Wu et Jiaxiang Wang. « Incremental Learning for Malware Classification in Small Datasets ». Security and Communication Networks 2020 (20 février 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6309243.
Texte intégralBaroni, Michel, Fabrice Barthélémy et Mahdi Mokrane. « A repeat sales index robust to small datasets ». Journal of Property Investment & ; Finance 29, no 1 (8 février 2011) : 35–48. http://dx.doi.org/10.1108/14635781111100182.
Texte intégralvon Ungern-Sternberg, Britta S., et Adrian Regli. « Big problem, small incidence, and large registry datasets ». Lancet Respiratory Medicine 4, no 1 (janvier 2016) : 5–6. http://dx.doi.org/10.1016/s2213-2600(15)00519-6.
Texte intégralVatian, A. S., A. A. Golubev, N. F. Gusarova, N. V. Dobrenko, A. A. Zubanenko, E. S. Kustova, A. A. Tatarinova, I. V. Tomilov et G. F. Shovkoplyas. « Intelligent clinical decision support for small patient datasets ». Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics 23, no 3 (1 juin 2023) : 595–607. http://dx.doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-595-607.
Texte intégralTanov, Vladislav. « Data-Centric Optimization Approach for Small, Imbalanced Datasets ». Journal of information and organizational sciences 47, no 1 (30 juin 2023) : 167–77. http://dx.doi.org/10.31341/jios.47.1.9.
Texte intégralWu, Yumei, Jingxiu Yao, Shuo Chang et Bin Liu. « LIMCR : Less-Informative Majorities Cleaning Rule Based on Naïve Bayes for Imbalance Learning in Software Defect Prediction ». Applied Sciences 10, no 23 (24 novembre 2020) : 8324. http://dx.doi.org/10.3390/app10238324.
Texte intégralPerin, Vinicius, Samapriya Roy, Joe Kington, Thomas Harris, Mirela G. Tulbure, Noah Stone, Torben Barsballe, Michele Reba et Mary A. Yaeger. « Monitoring Small Water Bodies Using High Spatial and Temporal Resolution Analysis Ready Datasets ». Remote Sensing 13, no 24 (20 décembre 2021) : 5176. http://dx.doi.org/10.3390/rs13245176.
Texte intégralSheeny, Marcel, Andrew Wallace et Sen Wang. « RADIO : Parameterized Generative Radar Data Augmentation for Small Datasets ». Applied Sciences 10, no 11 (2 juin 2020) : 3861. http://dx.doi.org/10.3390/app10113861.
Texte intégralLi, Jindi, Kefeng Li, Guangyuan Zhang, Jiaqi Wang, Keming Li et Yumin Yang. « Recognition of Dorsal Hand Vein in Small-Scale Sample Database Based on Fusion of ResNet and HOG Feature ». Electronics 11, no 17 (28 août 2022) : 2698. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11172698.
Texte intégralPanda, Rameswar, Michele Merler, Mayoore S. Jaiswal, Hui Wu, Kandan Ramakrishnan, Ulrich Finkler, Chun-Fu Richard Chen et al. « NASTransfer : Analyzing Architecture Transferability in Large Scale Neural Architecture Search ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 10 (18 mai 2021) : 9294–302. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i10.17121.
Texte intégralMaack, Lennart, Lennart Holstein et Alexander Schlaefer. « GANs for generation of synthetic ultrasound images from small datasets ». Current Directions in Biomedical Engineering 8, no 1 (1 juillet 2022) : 17–20. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2022-0005.
Texte intégralAhmed, Shouket Abdulrahman, Hazry Desa et Abadal-Salam T. Hussain. « Aerial image semantic segmentation based on 3D fits a small dataset of 1D ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, no 4 (1 décembre 2023) : 2048. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i4.pp2048-2054.
Texte intégralNg, Wartini, Budiman Minasny, Brendan Malone et Patrick Filippi. « In search of an optimum sampling algorithm for prediction of soil properties from infrared spectra ». PeerJ 6 (3 octobre 2018) : e5722. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.5722.
Texte intégralZhang, Ruofan, Yi Wang, Ping Jiang, Jialiang Peng et Hailin Chen. « IBSA_Net : A Network for Tomato Leaf Disease Identification Based on Transfer Learning with Small Samples ». Applied Sciences 13, no 7 (29 mars 2023) : 4348. http://dx.doi.org/10.3390/app13074348.
Texte intégralMu, Lingli, Lina Xian, Lihong Li, Gang Liu, Mi Chen et Wei Zhang. « YOLO-Crater Model for Small Crater Detection ». Remote Sensing 15, no 20 (20 octobre 2023) : 5040. http://dx.doi.org/10.3390/rs15205040.
Texte intégralShao, Ran, Xiao-Jun Bi et Zheng Chen. « A novel hybrid transformer-CNN architecture for environmental microorganism classification ». PLOS ONE 17, no 11 (11 novembre 2022) : e0277557. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0277557.
Texte intégralNguyen, Nhat-Duy, Tien Do, Thanh Duc Ngo et Duy-Dinh Le. « An Evaluation of Deep Learning Methods for Small Object Detection ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2020 (27 avril 2020) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3189691.
Texte intégralLiu, Tengjun, Ying Chen et Wanxuan Gu. « Copyright-Certified Distillation Dataset : Distilling One Million Coins into One Bitcoin with Your Private Key ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 5 (26 juin 2023) : 6458–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i5.25794.
Texte intégralFinn, Michael P., Daniel R. Steinwand, Jason R. Trent, Robert A. Buehler, David M. Mattli et Kristina Haruka Yamamoto. « A Program for Handling Map Projections of Small Scale Geospatial Raster Data ». Cartographic Perspectives, no 71 (24 septembre 2012) : 53–67. http://dx.doi.org/10.14714/cp71.61.
Texte intégralMacKinnon, James G. « Inference with Large Clustered Datasets ». Articles 92, no 4 (12 juillet 2017) : 649–65. http://dx.doi.org/10.7202/1040501ar.
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