Artykuły w czasopismach na temat „Dataset shift”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Dataset shift”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Sharet, Nir, i Ilan Shimshoni. "Analyzing Data Changes using Mean Shift Clustering". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, nr 07 (25.05.2016): 1650016. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001416500166.
Pełny tekst źródłaAdams, Niall. "Dataset Shift in Machine Learning". Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society) 173, nr 1 (styczeń 2010): 274. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-985x.2009.00624_10.x.
Pełny tekst źródłaGuo, Lin Lawrence, Stephen R. Pfohl, Jason Fries, Jose Posada, Scott Lanyon Fleming, Catherine Aftandilian, Nigam Shah i Lillian Sung. "Systematic Review of Approaches to Preserve Machine Learning Performance in the Presence of Temporal Dataset Shift in Clinical Medicine". Applied Clinical Informatics 12, nr 04 (sierpień 2021): 808–15. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1735184.
Pełny tekst źródłaHe, Zhiqiang. "ECG Heartbeat Classification Under Dataset Shift". Journal of Intelligent Medicine and Healthcare 1, nr 2 (2022): 79–89. http://dx.doi.org/10.32604/jimh.2022.036624.
Pełny tekst źródłaKim, Doyoung, Inwoong Lee, Dohyung Kim i Sanghoon Lee. "Action Recognition Using Close-Up of Maximum Activation and ETRI-Activity3D LivingLab Dataset". Sensors 21, nr 20 (12.10.2021): 6774. http://dx.doi.org/10.3390/s21206774.
Pełny tekst źródłaMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters i Brian Goldman. "Understanding covariate shift in model performance". F1000Research 5 (7.04.2016): 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.1.
Pełny tekst źródłaMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters i Brian Goldman. "Understanding covariate shift in model performance". F1000Research 5 (17.06.2016): 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.2.
Pełny tekst źródłaMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters i Brian Goldman. "Understanding covariate shift in model performance". F1000Research 5 (17.10.2016): 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.3.
Pełny tekst źródłaBecker, Aneta, i Jarosław Becker. "Dataset shift assessment measures in monitoring predictive models". Procedia Computer Science 192 (2021): 3391–402. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.112.
Pełny tekst źródłaFinlayson, Samuel G., Adarsh Subbaswamy, Karandeep Singh, John Bowers, Annabel Kupke, Jonathan Zittrain, Isaac S. Kohane i Suchi Saria. "The Clinician and Dataset Shift in Artificial Intelligence". New England Journal of Medicine 385, nr 3 (15.07.2021): 283–86. http://dx.doi.org/10.1056/nejmc2104626.
Pełny tekst źródłaMoreno-Torres, Jose G., Troy Raeder, Rocío Alaiz-Rodríguez, Nitesh V. Chawla i Francisco Herrera. "A unifying view on dataset shift in classification". Pattern Recognition 45, nr 1 (styczeń 2012): 521–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2011.06.019.
Pełny tekst źródłaSubbaswamy, Adarsh, Bryant Chen i Suchi Saria. "A unifying causal framework for analyzing dataset shift-stable learning algorithms". Journal of Causal Inference 10, nr 1 (1.01.2022): 64–89. http://dx.doi.org/10.1515/jci-2021-0042.
Pełny tekst źródłaXie, Y., K. Schindler, J. Tian i X. X. Zhu. "EXPLORING CROSS-CITY SEMANTIC SEGMENTATION OF ALS POINT CLOUDS". International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B2-2021 (28.06.2021): 247–54. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b2-2021-247-2021.
Pełny tekst źródłaZHAO, YUZHONG, BABAK ALIPANAHI, SHUAI CHENG LI i MING LI. "PROTEIN SECONDARY STRUCTURE PREDICTION USING NMR CHEMICAL SHIFT DATA". Journal of Bioinformatics and Computational Biology 08, nr 05 (październik 2010): 867–84. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720010004987.
Pełny tekst źródłaChakraborty, Saptarshi, Debolina Paul i Swagatam Das. "Automated Clustering of High-dimensional Data with a Feature Weighted Mean Shift Algorithm". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 8 (18.05.2021): 6930–38. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16854.
Pełny tekst źródłaTasche, Dirk. "Factorizable Joint Shift in Multinomial Classification". Machine Learning and Knowledge Extraction 4, nr 3 (10.09.2022): 779–802. http://dx.doi.org/10.3390/make4030038.
Pełny tekst źródłaXue, Zhiyun, Feng Yang, Sivaramakrishnan Rajaraman, Ghada Zamzmi i Sameer Antani. "Cross Dataset Analysis of Domain Shift in CXR Lung Region Detection". Diagnostics 13, nr 6 (11.03.2023): 1068. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13061068.
Pełny tekst źródłaSáez, José A., i José L. Romero-Béjar. "Impact of Regressand Stratification in Dataset Shift Caused by Cross-Validation". Mathematics 10, nr 14 (21.07.2022): 2538. http://dx.doi.org/10.3390/math10142538.
Pełny tekst źródłaTurhan, Burak. "On the dataset shift problem in software engineering prediction models". Empirical Software Engineering 17, nr 1-2 (12.10.2011): 62–74. http://dx.doi.org/10.1007/s10664-011-9182-8.
Pełny tekst źródłaBecker, Jarosław, i Aneta Becker. "Predictive Accuracy Index in evaluating the dataset shift (case study)". Procedia Computer Science 225 (2023): 3342–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.328.
Pełny tekst źródłaAryal, Jagannath, i Bipul Neupane. "Multi-Scale Feature Map Aggregation and Supervised Domain Adaptation of Fully Convolutional Networks for Urban Building Footprint Extraction". Remote Sensing 15, nr 2 (13.01.2023): 488. http://dx.doi.org/10.3390/rs15020488.
Pełny tekst źródłaPeng, Zhiyong, Changlin Han, Yadong Liu i Zongtan Zhou. "Weighted Policy Constraints for Offline Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 8 (26.06.2023): 9435–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26130.
Pełny tekst źródłaPhongsasiri, Siriwan, i Suwanna Rasmequan. "Outlier Detection in Wellness Data using Probabilistic Mapped Mean-Shift Algorithms". ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 15, nr 2 (11.08.2021): 258–66. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2021152.244971.
Pełny tekst źródłaRodriguez-Vazquez, Javier, Miguel Fernandez-Cortizas, David Perez-Saura, Martin Molina i Pascual Campoy. "Overcoming Domain Shift in Neural Networks for Accurate Plant Counting in Aerial Images". Remote Sensing 15, nr 6 (22.03.2023): 1700. http://dx.doi.org/10.3390/rs15061700.
Pełny tekst źródłaTappy, Nicolas, Anna Fontcuberta i Morral i Christian Monachon. "Image shift correction, noise analysis, and model fitting of (cathodo-)luminescence hyperspectral maps". Review of Scientific Instruments 93, nr 5 (1.05.2022): 053702. http://dx.doi.org/10.1063/5.0080486.
Pełny tekst źródłaWang, Li, Dong Li, Han Liu, JinZhang Peng, Lu Tian i Yi Shan. "Cross-Dataset Collaborative Learning for Semantic Segmentation in Autonomous Driving". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 3 (28.06.2022): 2487–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20149.
Pełny tekst źródłaHe, Yue, Xinwei Shen, Renzhe Xu, Tong Zhang, Yong Jiang, Wenchao Zou i Peng Cui. "Covariate-Shift Generalization via Random Sample Weighting". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 10 (26.06.2023): 11828–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26396.
Pełny tekst źródłaHong, Zhiqing, Zelong Li, Shuxin Zhong, Wenjun Lyu, Haotian Wang, Yi Ding, Tian He i Desheng Zhang. "CrossHAR: Generalizing Cross-dataset Human Activity Recognition via Hierarchical Self-Supervised Pretraining". Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 8, nr 2 (13.05.2024): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3659597.
Pełny tekst źródłaWei, Weiwei, Yuxuan Liao, Yufei Wang, Shaoqi Wang, Wen Du, Hongmei Lu, Bo Kong, Huawu Yang i Zhimin Zhang. "Deep Learning-Based Method for Compound Identification in NMR Spectra of Mixtures". Molecules 27, nr 12 (7.06.2022): 3653. http://dx.doi.org/10.3390/molecules27123653.
Pełny tekst źródłaBlanza, J., X. E. Cabasal, J. B. Cipriano, G. A. Guerrero, R. Y. Pescador i E. V. Rivera. "Indoor Wireless Multipaths Outlier Detection and Clustering". Journal of Physics: Conference Series 2356, nr 1 (1.10.2022): 012037. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012037.
Pełny tekst źródłaGoel, Parth, i Amit Ganatra. "Unsupervised Domain Adaptation for Image Classification and Object Detection Using Guided Transfer Learning Approach and JS Divergence". Sensors 23, nr 9 (30.04.2023): 4436. http://dx.doi.org/10.3390/s23094436.
Pełny tekst źródłaKushol, Rafsanjany, Alan H. Wilman, Sanjay Kalra i Yee-Hong Yang. "DSMRI: Domain Shift Analyzer for Multi-Center MRI Datasets". Diagnostics 13, nr 18 (14.09.2023): 2947. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13182947.
Pełny tekst źródłaSinha, Samarth, Homanga Bharadhwaj, Anirudh Goyal, Hugo Larochelle, Animesh Garg i Florian Shkurti. "DIBS: Diversity Inducing Information Bottleneck in Model Ensembles". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 11 (18.05.2021): 9666–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17163.
Pełny tekst źródłaHeffington, Colton, Brandon Beomseob Park i Laron K. Williams. "The “Most Important Problem” Dataset (MIPD): a new dataset on American issue importance". Conflict Management and Peace Science 36, nr 3 (31.03.2017): 312–35. http://dx.doi.org/10.1177/0738894217691463.
Pełny tekst źródłaGuo, Fumin, Matthew Ng, Maged Goubran, Steffen E. Petersen, Stefan K. Piechnik, Stefan Neubauer i Graham Wright. "Improving cardiac MRI convolutional neural network segmentation on small training datasets and dataset shift: A continuous kernel cut approach". Medical Image Analysis 61 (kwiecień 2020): 101636. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2020.101636.
Pełny tekst źródłaVescovi, R. F. C., M. B. Cardoso i E. X. Miqueles. "Radiography registration for mosaic tomography". Journal of Synchrotron Radiation 24, nr 3 (7.04.2017): 686–94. http://dx.doi.org/10.1107/s1600577517001953.
Pełny tekst źródłaTraynor, Carlos, Tarjinder Sahota, Helen Tomkinson, Ignacio Gonzalez-Garcia, Neil Evans i Michael Chappell. "Imputing Biomarker Status from RWE Datasets—A Comparative Study". Journal of Personalized Medicine 11, nr 12 (13.12.2021): 1356. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11121356.
Pełny tekst źródłaWang, Xiaoyang, Chen Li, Jianqiao Zhao i Dong Yu. "NaturalConv: A Chinese Dialogue Dataset Towards Multi-turn Topic-driven Conversation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 16 (18.05.2021): 14006–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i16.17649.
Pełny tekst źródłaHuch, Sebastian, i Markus Lienkamp. "Towards Minimizing the LiDAR Sim-to-Real Domain Shift: Object-Level Local Domain Adaptation for 3D Point Clouds of Autonomous Vehicles". Sensors 23, nr 24 (18.12.2023): 9913. http://dx.doi.org/10.3390/s23249913.
Pełny tekst źródłaOthman, Walaa, Alexey Kashevnik, Ammar Ali i Nikolay Shilov. "DriverMVT: In-Cabin Dataset for Driver Monitoring including Video and Vehicle Telemetry Information". Data 7, nr 5 (11.05.2022): 62. http://dx.doi.org/10.3390/data7050062.
Pełny tekst źródłaIshihara, Kazuaki, i Koutarou Matsumoto. "Comparing the Robustness of ResNet, Swin-Transformer, and MLP-Mixer under Unique Distribution Shifts in Fundus Images". Bioengineering 10, nr 12 (1.12.2023): 1383. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10121383.
Pełny tekst źródłaTakahashi, Satoshi, Masamichi Takahashi, Manabu Kinoshita, Mototaka Miyake, Jun Sese, Kazuma Kobayashi, Koichi Ichimura, Yoshitaka Narita, Ryuji Hamamoto i Consortium of Molecular Diagnosis of glioma. "RBIO-03. INITIAL RESULT OF DEVELOP ROBUST DEEP LEARNING MODEL FOR DETECTING GENOMIC STATUS IN GLIOMAS AGAINST IMAGE DIFFERENCES AMONG FACILITIES". Neuro-Oncology 23, Supplement_6 (2.11.2021): vi192. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noab196.760.
Pełny tekst źródłaAllen, Robert C., Mattia C. Bertazzini i Leander Heldring. "The Economic Origins of Government". American Economic Review 113, nr 10 (1.10.2023): 2507–45. http://dx.doi.org/10.1257/aer.20201919.
Pełny tekst źródłaWu, Teng, Bruno Vallet, Marc Pierrot-Deseilligny i Ewelina Rupnik. "An evaluation of Deep Learning based stereo dense matching dataset shift from aerial images and a large scale stereo dataset". International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 128 (kwiecień 2024): 103715. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2024.103715.
Pełny tekst źródłaAsopa, U., S. Kumar i P. K. Thakur. "PSInSAR Study of Lyngenfjord Norway, using TerraSAR-X Data". ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-5 (15.11.2018): 245–51. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-5-245-2018.
Pełny tekst źródłaTang, Yansong, Xingyu Liu, Xumin Yu, Danyang Zhang, Jiwen Lu i Jie Zhou. "Learning from Temporal Spatial Cubism for Cross-Dataset Skeleton-based Action Recognition". ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, nr 2 (31.05.2022): 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3472722.
Pełny tekst źródłaGuentchev, Galina, Joseph J. Barsugli i Jon Eischeid. "Homogeneity of Gridded Precipitation Datasets for the Colorado River Basin". Journal of Applied Meteorology and Climatology 49, nr 12 (1.12.2010): 2404–15. http://dx.doi.org/10.1175/2010jamc2484.1.
Pełny tekst źródłaSime, Louise C., Richard C. A. Hindmarsh i Hugh Corr. "Automated processing to derive dip angles of englacial radar reflectors in ice sheets". Journal of Glaciology 57, nr 202 (2011): 260–66. http://dx.doi.org/10.3189/002214311796405870.
Pełny tekst źródłaSharif, Muhammad Imran, Muhammad Attique Khan, Abdullah Alqahtani, Muhammad Nazir, Shtwai Alsubai, Adel Binbusayyis i Robertas Damaševičius. "Deep Learning and Kurtosis-Controlled, Entropy-Based Framework for Human Gait Recognition Using Video Sequences". Electronics 11, nr 3 (21.01.2022): 334. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11030334.
Pełny tekst źródłaHidalgo Davila, Mateo, Maria Baldeon-Calisto, Juan Jose Murillo, Bernardo Puente-Mejia, Danny Navarrete, Daniel Riofrío, Noel Peréz, Diego S. Benítez i Ricardo Flores Moyano. "Analyzing the Effect of Basic Data Augmentation for COVID-19 Detection through a Fractional Factorial Experimental Design". Emerging Science Journal 7 (24.09.2022): 1–16. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2023-sper-01.
Pełny tekst źródła