Articles de revues sur le sujet « SUPERVISED TECHNOLOGY »
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Zohuri, Bahman. « The Evolution of Artificial Intelligence : From Supervised to Semi-Supervised and Ultimately Unsupervised Technology Trends ». Current Trends in Engineering Science (CTES) 3, no 5 (22 août 2023) : 1–4. http://dx.doi.org/10.54026/ctes/1040.
Texte intégralSun, Tong He, et Guo Qing Yan. « Land Utilization and Classification Method Based on Remote Sensing Technology ». Applied Mechanics and Materials 239-240 (décembre 2012) : 501–6. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.239-240.501.
Texte intégralAbdullah, Khalid Murad, Bahaulddin Nabhan Adday, Refed Adnan Jaleel, Iman Mohammed Burhan, Mohanad Ahmed Salih et Musaddak Maher Abdul Zahra. « Integrating of Promising Computer Network Technology with Intelligent Supervised Machine Learning for Better Performance ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 3792–99. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19249.
Texte intégralD M, Yashaswini. « Detection of Fake Online Reviews using Semi-supervised and Supervised learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 7 (31 juillet 2022) : 789–96. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44368.
Texte intégralChoi, Sungchul, Mokhammad Afifuddin et Wonchul Seo. « A Supervised Learning-Based Approach to Anticipating Potential Technology Convergence ». IEEE Access 10 (2022) : 19284–300. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3151870.
Texte intégralAli, MD Mohsin, S. Vamshi, S. Shiva et S. Bhanu Prakash. « Virtual Assistant Using Supervised Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 6 (30 juin 2023) : 3239–45. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.54262.
Texte intégralWang, Xiujuan, Siwei Cao, Kangfeng Zheng, Xu Guo et Yutong Shi. « Supervised Character Resemble Substitution Personality Adversarial Method ». Electronics 12, no 4 (8 février 2023) : 869. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12040869.
Texte intégralWang, Hanyun. « Comparing supervised and unsupervised learning in image denoising ». Applied and Computational Engineering 5, no 1 (14 juin 2023) : 284–91. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230581.
Texte intégralChettri, Ajanta, Amal George, Dr A. Rengarajan et Feon Jaison. « Research Paper on Fake Online Reviews Detection using Semi-supervised and Supervised learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 1973–79. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41687.
Texte intégralChettri, Ajanta, Amal George, Dr A. Rengarajan et Feon Jaison. « Research Paper on Fake Online Reviews Detection using Semi-supervised and Supervised learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 1973–79. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41687.
Texte intégralQiu, Qingchen, Xuelian Wu, Zhi Liu, Bo Tang, Yuefeng Zhao, Xinyi Wu, Hongliang Zhu et Yang Xin. « Survey of supervised classification techniques for hyperspectral images ». Sensor Review 37, no 3 (19 juin 2017) : 371–82. http://dx.doi.org/10.1108/sr-07-2016-0124.
Texte intégralKola, Lokesh. « A Comparison on Supervised and Semi-Supervised Machine Learning Classifiers for Gestational Diabetes Prediction ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 12 (31 décembre 2021) : 1001–5. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39434.
Texte intégralQiu, Dongwei, Haorong Liang, Zhilin Wang, Yuci Tong et Shanshan Wan. « Hybrid-Supervised-Learning-Based Automatic Image Segmentation for Water Leakage in Subway Tunnels ». Applied Sciences 12, no 22 (20 novembre 2022) : 11799. http://dx.doi.org/10.3390/app122211799.
Texte intégralAlZuhair, Mona Suliman, Mohamed Maher Ben Ismail et Ouiem Bchir. « Soft Semi-Supervised Deep Learning-Based Clustering ». Applied Sciences 13, no 17 (27 août 2023) : 9673. http://dx.doi.org/10.3390/app13179673.
Texte intégralSáiz-Manzanares, María Consuelo, Ismael Ramos Pérez, Adrián Arnaiz Rodríguez, Sandra Rodríguez Arribas, Leandro Almeida et Caroline Françoise Martin. « Analysis of the Learning Process through Eye Tracking Technology and Feature Selection Techniques ». Applied Sciences 11, no 13 (2 juillet 2021) : 6157. http://dx.doi.org/10.3390/app11136157.
Texte intégralHardy, Andy, Gregory Oakes, Juma Hassan et Yussuf Yussuf. « Improved Use of Drone Imagery for Malaria Vector Control through Technology-Assisted Digitizing (TAD) ». Remote Sensing 14, no 2 (11 janvier 2022) : 317. http://dx.doi.org/10.3390/rs14020317.
Texte intégralLiu, MengYang, MingJun Li et XiaoYang Zhang. « The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (6 juin 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Texte intégralLiu, MengYang, MingJun Li et XiaoYang Zhang. « The Application of the Unsupervised Migration Method Based on Deep Learning Model in the Marketing Oriented Allocation of High Level Accounting Talents ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (6 juin 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5653942.
Texte intégralBorda, Davide, Mattia Bergagio, Massimo Amerio, Marco Carlo Masoero, Romano Borchiellini et Davide Papurello. « Development of Anomaly Detectors for HVAC Systems Using Machine Learning ». Processes 11, no 2 (10 février 2023) : 535. http://dx.doi.org/10.3390/pr11020535.
Texte intégralTong, Yuerong, Jingyi Liu, Lina Yu, Liping Zhang, Linjun Sun, Weijun Li, Xin Ning, Jian Xu, Hong Qin et Qiang Cai. « Technology investigation on time series classification and prediction ». PeerJ Computer Science 8 (18 mai 2022) : e982. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.982.
Texte intégralDhamelia, Hemin, et Riti Moradiya. « Unlocking Hidden Insights : Unleashing the Strength of Semi-Supervised Learning in Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 8 (31 août 2023) : 2049–57. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.55468.
Texte intégralSun, Tong He, et Guo Qing Yan. « Land Classification Method and Analysis Based on Remote Sensing Technology ». Advanced Materials Research 726-731 (août 2013) : 4582–86. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.726-731.4582.
Texte intégralJiang, Yi, et Hui Sun. « Top-K Pseudo Labeling for Semi-Supervised Image Classification ». International Journal of Data Warehousing and Mining 19, no 2 (30 décembre 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.316150.
Texte intégralChen, Shouchun, Fei Wang, Yangqiu Song et Changshui Zhang. « Semi-supervised ranking aggregation ». Information Processing & ; Management 47, no 3 (mai 2011) : 415–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2010.09.003.
Texte intégralSong, Yide. « Weakly-Supervised and Unsupervised Video Anomaly Detection ». Highlights in Science, Engineering and Technology 12 (26 août 2022) : 160–70. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v12i.1444.
Texte intégralWang, Jiahao, Junhao Zhao, Hong Sun, Xiao Lu, Jixia Huang, Shaohua Wang et Guofei Fang. « Satellite Remote Sensing Identification of Discolored Standing Trees for Pine Wilt Disease Based on Semi-Supervised Deep Learning ». Remote Sensing 14, no 23 (23 novembre 2022) : 5936. http://dx.doi.org/10.3390/rs14235936.
Texte intégralPeterson, Carsten, Stephen Redfield, James D. Keeler et Eric Hartman. « An Optoelectronic Architecture for Multilayer Learning in a Single Photorefractive Crystal ». Neural Computation 2, no 1 (mars 1990) : 25–34. http://dx.doi.org/10.1162/neco.1990.2.1.25.
Texte intégralHuang, Yanli. « Open Learning Environment for Multimodal Learning Based on Knowledge Base Technology ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 18, no 11 (7 juin 2023) : 38–51. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v18i11.39397.
Texte intégralZhao, Jianhua, et Ning Liu. « Semi-supervised Classification Based Mixed Sampling for Imbalanced Data ». Open Physics 17, no 1 (31 décembre 2019) : 975–83. http://dx.doi.org/10.1515/phys-2019-0103.
Texte intégralSong, Xiao Na, Jun Zheng, Pei Li, Xiao Xia Hou, Jing Rong Zhang, Yan Ping Hu et Ning Gao. « Design of Intelligent Supervised System Based on Internet of Things ». Advanced Materials Research 816-817 (septembre 2013) : 967–70. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.816-817.967.
Texte intégralZhang, Kun, Hai Feng Wang et Zhuang Li. « Based on IDRISI Remote Sensing Images Land-Use Types of Supervised Classification Techniques ». Applied Mechanics and Materials 415 (septembre 2013) : 305–8. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.415.305.
Texte intégralNivelkar, Mukta, et S. G. Bhirud. « Modeling of Supervised Machine Learning using Mechanism of Quantum Computing. » Journal of Physics : Conference Series 2161, no 1 (1 janvier 2022) : 012023. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2161/1/012023.
Texte intégralSchneider, Tizian, Steffen Klein et Andreas Schütze. « Machine learning in industrial measurement technology for detection of known and unknown faults of equipment and sensors ». tm - Technisches Messen 86, no 11 (26 novembre 2019) : 706–18. http://dx.doi.org/10.1515/teme-2019-0086.
Texte intégralWang, Cong, Wanshu Fan, Yutong Wu et Zhixun Su. « Weakly supervised single image dehazing ». Journal of Visual Communication and Image Representation 72 (octobre 2020) : 102897. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2020.102897.
Texte intégralKong, Yating, Jide Li, Liangpeng Hu et Xiaoqiang Li. « Semi-Supervised Learning Matting Algorithm Based on Semantic Consistency of Trimaps ». Applied Sciences 13, no 15 (26 juillet 2023) : 8616. http://dx.doi.org/10.3390/app13158616.
Texte intégralZhao, Qingyu, Zixuan Liu, Ehsan Adeli et Kilian M. Pohl. « Longitudinal self-supervised learning ». Medical Image Analysis 71 (juillet 2021) : 102051. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2021.102051.
Texte intégralHang, Feilu, Wei Guo, Hexiong Chen, Linjiang Xie, Xiaoyu Bai et Yao Liu. « Network Intrusion Anomaly Detection Model Based on Multiclassifier Fusion Technology ». Mobile Information Systems 2023 (8 avril 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2023/1594622.
Texte intégralBordoloi, Monali, Preetam Chayan Chatterjee, Saroj Kumar Biswas et Biswajit Purkayastha. « Keyword extraction using supervised cumulative TextRank ». Multimedia Tools and Applications 79, no 41-42 (21 août 2020) : 31467–96. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-020-09335-1.
Texte intégralShu, Xin, Haiyan Jiang et Huanliang Xu. « Graph regularized supervised cross-view hashing ». Multimedia Tools and Applications 77, no 21 (27 avril 2018) : 28207–24. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-018-5988-3.
Texte intégralYang, Haichuan, Xiao Bai, Yanzhen Liu, Yanyang Wang, Lu Bai, Jun Zhou et Wenzhong Tang. « Maximum margin hashing with supervised information ». Multimedia Tools and Applications 75, no 7 (27 janvier 2016) : 3955–71. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-015-3159-3.
Texte intégralRam, Nikhil Chandra Sai, Gowtham Vakati, Jagadesh Varma Nadimpall, Yash Sah et Sai Karthik Datla. « Fake Reviews Detection Using Supervised Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 3718–27. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43202.
Texte intégralShin, Sungho, Jongwon Kim, Yeonguk Yu, Seongju Lee et Kyoobin Lee. « Self-Supervised Transfer Learning from Natural Images for Sound Classification ». Applied Sciences 11, no 7 (29 mars 2021) : 3043. http://dx.doi.org/10.3390/app11073043.
Texte intégralCaponi, Matteo, Adam Cox et Siddharth Misra. « Viscosity prediction using image processing and supervised learning ». Fuel 339 (mai 2023) : 127320. http://dx.doi.org/10.1016/j.fuel.2022.127320.
Texte intégralZhou, Ruixu, Wensheng Gao, Dengwei Ding et Weidong Liu. « Supervised dimensionality reduction technology of generalized discriminant component analysis and its kernelization forms ». Pattern Recognition 124 (avril 2022) : 108450. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108450.
Texte intégralCheng, Ning, Hongpo Zhang et Zhanbo Li. « Data sanitization against label flipping attacks using AdaBoost-based semi-supervised learning technology ». Soft Computing 25, no 23 (18 octobre 2021) : 14573–81. http://dx.doi.org/10.1007/s00500-021-06384-y.
Texte intégralLopane, Giovanna, Sabato Mellone, Mattia Corzani, Lorenzo Chiari, Pietro Cortelli, Giovanna Calandra-Buonaura et Manuela Contin. « Supervised versus unsupervised technology-based levodopa monitoring in Parkinson’s disease : an intrasubject comparison ». Journal of Neurology 265, no 6 (29 mars 2018) : 1343–52. http://dx.doi.org/10.1007/s00415-018-8848-1.
Texte intégralHuang, Ri Sheng. « Information Technology in an Improved Supervised Locally Linear Embedding for Recognizing Speech Emotion ». Advanced Materials Research 1014 (juillet 2014) : 375–78. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1014.375.
Texte intégralRana, Soumya Prakash, Maitreyee Dey, Riccardo Loretoni, Michele Duranti, Mohammad Ghavami, Sandra Dudley et Gianluigi Tiberi. « Radiation-Free Microwave Technology for Breast Lesion Detection Using Supervised Machine Learning Model ». Tomography 9, no 1 (12 janvier 2023) : 105–29. http://dx.doi.org/10.3390/tomography9010010.
Texte intégralLiu, Chuang, Kang Su, Long Yang, Jie Li et Jingbo Guo. « Detection of Complex Features of Car Body-in-White under Limited Number of Samples Using Self-Supervised Learning ». Coatings 12, no 5 (29 avril 2022) : 614. http://dx.doi.org/10.3390/coatings12050614.
Texte intégralWang, Jiayan, Zongmin Li, Xujian Qiao, Baodi Liu et Yu Zhao. « Semi-Supervised Few-shot Image Classification Based on Subspace Learning ». Journal of Physics : Conference Series 2171, no 1 (1 janvier 2022) : 012063. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2171/1/012063.
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