Artykuły w czasopismach na temat „MACHINE LEARNING TOOL”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „MACHINE LEARNING TOOL”.
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.
E, Prabhakar, Suresh Kumar V.S, Nandagopal S i Dhivyaa C.R. "Mining Better Advertisement Tool for Government Schemes Using Machine Learning". International Journal of Psychosocial Rehabilitation 23, nr 4 (20.12.2019): 1122–35. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v23i4/pr190439.
Pełny tekst źródłaMonostori, László. "Learning procedures in machine tool monitoring". Computers in Industry 7, nr 1 (luty 1986): 53–64. http://dx.doi.org/10.1016/0166-3615(86)90009-6.
Pełny tekst źródłaKokar, Mieczyslaw M., Jerzy Letkowski i Thomas F. Callahan. "Learning to monitor a machine tool". Journal of Intelligent & Robotic Systems 12, nr 2 (czerwiec 1995): 103–25. http://dx.doi.org/10.1007/bf01258381.
Pełny tekst źródłaGittler, Thomas, Stephan Scholze, Alisa Rupenyan i Konrad Wegener. "Machine Tool Component Health Identification with Unsupervised Learning". Journal of Manufacturing and Materials Processing 4, nr 3 (2.09.2020): 86. http://dx.doi.org/10.3390/jmmp4030086.
Pełny tekst źródłaBaltruschat, Marcel, i Paul Czodrowski. "Machine learning meets pKa". F1000Research 9 (13.02.2020): 113. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.22090.1.
Pełny tekst źródłaBaltruschat, Marcel, i Paul Czodrowski. "Machine learning meets pKa". F1000Research 9 (27.04.2020): 113. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.22090.2.
Pełny tekst źródłaFinlay, Janet. "Machine learning: A tool to support usability?" Applied Artificial Intelligence 11, nr 7-8 (październik 1997): 633–51. http://dx.doi.org/10.1080/088395197117966.
Pełny tekst źródłaCaté, Antoine, Lorenzo Perozzi, Erwan Gloaguen i Martin Blouin. "Machine learning as a tool for geologists". Leading Edge 36, nr 3 (marzec 2017): 215–19. http://dx.doi.org/10.1190/tle36030215.1.
Pełny tekst źródłaWhitehall, B. L., S. C. Y. Lu i R. E. Stepp. "CAQ: A machine learning tool for engineering". Artificial Intelligence in Engineering 5, nr 4 (październik 1990): 189–98. http://dx.doi.org/10.1016/0954-1810(90)90020-5.
Pełny tekst źródłaWang, Zhi‐Lei, Toshio Ogawa i Yoshitaka Adachi. "A Machine Learning Tool for Materials Informatics". Advanced Theory and Simulations 3, nr 1 (18.11.2019): 1900177. http://dx.doi.org/10.1002/adts.201900177.
Pełny tekst źródłaS, Ganeshkumar, Deepika T i Anandakumar Haldorai. "A Supervised Machine Learning Model for Tool Condition Monitoring in Smart Manufacturing". Defence Science Journal 72, nr 5 (1.11.2022): 712–20. http://dx.doi.org/10.14429/dsj.72.17533.
Pełny tekst źródłaSchneckenburger, Max, Luis Garcia i Rainer Börret. "Machine learning robot polishing cell". EPJ Web of Conferences 215 (2019): 05002. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/201921505002.
Pełny tekst źródłaPagadipala srikanth, Pulimamidi sai teja, Borigam Lakshmi prasad i Veduruvada pavan kalyan. "A comprehensive review of machine learning techniques in computer numerical controlled machines". International Journal of Science and Research Archive 9, nr 1 (30.06.2023): 627–37. http://dx.doi.org/10.30574/ijsra.2023.9.1.0491.
Pełny tekst źródłaWu, Q., E. Liu, Y. H. He i X. Tang. "Application Research on Extreme Learning Machine in Rapid Detection of Tool Wear in Machine Tools". Journal of Physics: Conference Series 2025, nr 1 (1.09.2021): 012091. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2025/1/012091.
Pełny tekst źródłaGuile, David. "Machine learning – A new kind of cultural tool? A “recontextualisation” perspective on machine learning + interprofessional learning". Learning, Culture and Social Interaction 42 (październik 2023): 100738. http://dx.doi.org/10.1016/j.lcsi.2023.100738.
Pełny tekst źródłaJ., Praveen Gujjar, i Naveen Kumar V. "Google Colaboratory : Tool for Deep Learning and Machine Learning Applications". Indian Journal of Computer Science 6, nr 3-4 (31.08.2021): 23. http://dx.doi.org/10.17010/ijcs/2021/v6/i3-4/165408.
Pełny tekst źródłaMahardika, Rizka. "THE USE OF TRANSLATION TOOL IN EFL LEARNING: DO MACHINE TRANSLATION GIVE POSITIVE IMPACT IN LANGUAGE LEARNING?" Pedagogy : Journal of English Language Teaching 5, nr 1 (30.07.2017): 49. http://dx.doi.org/10.32332/pedagogy.v5i1.755.
Pełny tekst źródłaSchad, Jörg, Rajiv Sambasivan i Christopher Woodward. "Arangopipe, a tool for machine learning meta-data management". Data Science 4, nr 2 (13.10.2021): 85–99. http://dx.doi.org/10.3233/ds-210034.
Pełny tekst źródłaDouglas, Michael R. "Machine learning as a tool in theoretical science". Nature Reviews Physics 4, nr 3 (14.02.2022): 145–46. http://dx.doi.org/10.1038/s42254-022-00431-9.
Pełny tekst źródłaZhao, Weixiang, Abhinav Bhushan, Anthony Santamaria, Melinda Simon i Cristina Davis. "Machine Learning: A Crucial Tool for Sensor Design". Algorithms 1, nr 2 (3.12.2008): 130–52. http://dx.doi.org/10.3390/a1020130.
Pełny tekst źródłaChandrinos, Spyros K., Georgios Sakkas i Nikos D. Lagaros. "AIRMS: A risk management tool using machine learning". Expert Systems with Applications 105 (wrzesień 2018): 34–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.044.
Pełny tekst źródłaHarvey, Neal, i Reid Porter. "User-driven sampling strategies in image exploitation". Information Visualization 15, nr 1 (13.11.2014): 64–74. http://dx.doi.org/10.1177/1473871614557659.
Pełny tekst źródłaWaghmode, Prof R. T. "Hard Disk Failure Prediction Using Machine Learning". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, nr 5 (31.05.2023): 4459–64. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52604.
Pełny tekst źródłaYan, Wei, Chenxun Lu, Ying Liu, Xumei Zhang i Hua Zhang. "An Energy Data-Driven Approach for Operating Status Recognition of Machine Tools Based on Deep Learning". Sensors 22, nr 17 (1.09.2022): 6628. http://dx.doi.org/10.3390/s22176628.
Pełny tekst źródłaJany Shabu, S. L., Rohan Loganathan Reddy, V. Maria Anu, L. Mary Gladence i J. Refonaa. "Machine Learning Based Malicious Android Application Detection". Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, nr 8 (1.08.2020): 3468–72. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9212.
Pełny tekst źródłaTyler, Neil. "Machine Learning to Improve Software Quality". New Electronics 53, nr 10 (26.05.2020): 8. http://dx.doi.org/10.12968/s0047-9624(22)61253-7.
Pełny tekst źródłaSu, Moting, Zongyi Zhang, Ye Zhu, Donglan Zha i Wenying Wen. "Data Driven Natural Gas Spot Price Prediction Models Using Machine Learning Methods". Energies 12, nr 9 (3.05.2019): 1680. http://dx.doi.org/10.3390/en12091680.
Pełny tekst źródłaYousif, Thanaa Hasan, Nahla Ali Tomah i Marwa Jaleel Mohsin. "Machine learning-based diagnosis of eye-diseases". Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 32, nr 2 (1.11.2023): 787. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v32.i2.pp787-795.
Pełny tekst źródłaWei, Chen Lung, Hsin Yu Cheng, Chi Yuang Yu i Yung Chou Kao. "Development of a Virtual Milling Machining Center Simulation System with Switchable Modular Components". Applied Mechanics and Materials 479-480 (grudzień 2013): 343–47. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.479-480.343.
Pełny tekst źródłaZarouq Eshkanti, Mohammed A. El, i S. C. Ng. "Backdoor Detection Using Machine Learning". Journal of Engineering & Technological Advances 2, nr 1 (2017): 2–13. http://dx.doi.org/10.35934/segi.v2i1.2.
Pełny tekst źródłaChiu, Yu-Cheng, Po-Hsun Wang i Yuh-Chung Hu. "The Thermal Error Estimation of the Machine Tool Spindle Based on Machine Learning". Machines 9, nr 9 (30.08.2021): 184. http://dx.doi.org/10.3390/machines9090184.
Pełny tekst źródłaMohammadi, Yousef, Mohammad Saeb, Alexander Penlidis, Esmaiel Jabbari, Florian J. Stadler, Philippe Zinck i Krzysztof Matyjaszewski. "Intelligent Machine Learning: Tailor-Making Macromolecules". Polymers 11, nr 4 (1.04.2019): 579. http://dx.doi.org/10.3390/polym11040579.
Pełny tekst źródłaKoteluk, Oliwia, Adrian Wartecki, Sylwia Mazurek, Iga Kołodziejczak i Andrzej Mackiewicz. "How Do Machines Learn? Artificial Intelligence as a New Era in Medicine". Journal of Personalized Medicine 11, nr 1 (7.01.2021): 32. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11010032.
Pełny tekst źródłaKoteluk, Oliwia, Adrian Wartecki, Sylwia Mazurek, Iga Kołodziejczak i Andrzej Mackiewicz. "How Do Machines Learn? Artificial Intelligence as a New Era in Medicine". Journal of Personalized Medicine 11, nr 1 (7.01.2021): 32. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11010032.
Pełny tekst źródłavan de Lande, Lara S., Athanasios Papaioannou i David J. Dunaway. "Geometric morphometrics aided by machine learning in craniofacial surgery". Journal of Orthodontics 46, nr 1_suppl (8.04.2019): 81–83. http://dx.doi.org/10.1177/1465312519840030.
Pełny tekst źródłaDekermanjian, Jonathan, Wladimir Labeikovsky, Debashis Ghosh i Katerina Kechris. "MSCAT: A Machine Learning Assisted Catalog of Metabolomics Software Tools". Metabolites 11, nr 10 (2.10.2021): 678. http://dx.doi.org/10.3390/metabo11100678.
Pełny tekst źródłaWoo, Myung, Brooke Alhanti, Sam Lusk, Felicia Dunston, Stephen Blackwelder, Kay S. Lytle, Benjamin A. Goldstein i Armando Bedoya. "Evaluation of ML-Based Clinical Decision Support Tool to Replace an Existing Tool in an Academic Health System: Lessons Learned". Journal of Personalized Medicine 10, nr 3 (27.08.2020): 104. http://dx.doi.org/10.3390/jpm10030104.
Pełny tekst źródłaSobha Rani, Naguri, i Naguri Divya Sruthi. "Automatic Portrait Image Cropping using Machine Learning Models". International Journal of Scientific Methods in Engineering and Management 01, nr 01 (2023): 73–86. http://dx.doi.org/10.58599/ijsmem.2023.1107.
Pełny tekst źródłaFertig, Alexander, Lukas Grau, Marius Altmannsberger i Matthias Weigold. "TOOL CONDITION MONITORING AND TOOL DEFECT DETECTION FOR END MILLS BASED ON HIGH-FREQUENCY MACHINE TOOL DATA". MM Science Journal 2021, nr 5 (3.11.2021): 5160–66. http://dx.doi.org/10.17973/mmsj.2021_11_2021174.
Pełny tekst źródłaMamledesai, Harshavardhan, Mario A. Soriano i Rafiq Ahmad. "A Qualitative Tool Condition Monitoring Framework Using Convolution Neural Network and Transfer Learning". Applied Sciences 10, nr 20 (19.10.2020): 7298. http://dx.doi.org/10.3390/app10207298.
Pełny tekst źródłaAsif, Muhammad, Hang Shen, Chunlin Zhou, Yuandong Guo, Yibo Yuan, Pu Shao, Lan Xie i Muhammad Shoaib Bhutta. "Recent Trends, Developments, and Emerging Technologies towards Sustainable Intelligent Machining: A Critical Review, Perspectives and Future Directions". Sustainability 15, nr 10 (19.05.2023): 8298. http://dx.doi.org/10.3390/su15108298.
Pełny tekst źródłaShin, Seung-Jun, Young-Min Kim i Prita Meilanitasari. "A Holonic-Based Self-Learning Mechanism for Energy-Predictive Planning in Machining Processes". Processes 7, nr 10 (14.10.2019): 739. http://dx.doi.org/10.3390/pr7100739.
Pełny tekst źródłaHanuschkin, Alexander, Jürgen Schorr, Christian Krüger i Steven Peters. "Machine Learning as an Analysis Tool in Engine Research". ATZelectronics worldwide 16, nr 1-2 (styczeń 2021): 44–47. http://dx.doi.org/10.1007/s38314-020-0574-7.
Pełny tekst źródłaKUTSENOGIY, P. K., V. K. KALICHKIN, A. L. PAKUL i S. P. KUTSENOGIY. "MACHINE LEARNING AS A TOOL FOR CROP YIELD FORECAST". Rossiiskaia selskokhoziaistvennaia nauka, nr 1 (2021): 72–75. http://dx.doi.org/10.31857/s2500262721010178.
Pełny tekst źródłaMU, Dianfang, Xianli LIU, Caixu YUE, Qiang LIU, Zhengyan BAI, Steven Y. LIANG i Yunpeng DING. "On-line tool wear monitoring based on machine learning". Journal of Advanced Manufacturing Science and Technology 1, nr 2 (2021): 2021002. http://dx.doi.org/10.51393/j.jamst.2021002.
Pełny tekst źródłaAnderson, Don D. "Machine Translation As a Tool in Second Language Learning". CALICO Journal 13, nr 1 (14.01.2013): 68–97. http://dx.doi.org/10.1558/cj.v13i1.68-97.
Pełny tekst źródłaZhou, Bo, Tongtong Tian, Jibin Zhao i Dianhai Liu. "Tool-path continuity determination based on machine learning method". International Journal of Advanced Manufacturing Technology 119, nr 1-2 (1.11.2021): 403–20. http://dx.doi.org/10.1007/s00170-021-08156-2.
Pełny tekst źródłaCockshott, Anne. "Reservoir computing, a machine learning tool for robust forecasting". Scilight 2021, nr 51 (17.12.2021): 511107. http://dx.doi.org/10.1063/10.0009049.
Pełny tekst źródłaKutsenogiy, P. K., V. K. Kalichkin, A. L. Pakul i S. P. Kutsenogiy. "Machine Learning as a Tool for Crop Yield Prediction". Russian Agricultural Sciences 47, nr 2 (marzec 2021): 188–92. http://dx.doi.org/10.3103/s1068367421020117.
Pełny tekst źródłaSAKUMA, Taishi, Kotaro YAMADA, Toshiki HIROGAKI, Eiichi AOYAMA i Hiroyuki KODAMA. "Data mining from tool catalog introducing machine learning method". Proceedings of The Manufacturing & Machine Tool Conference 2018.12 (2018): A20. http://dx.doi.org/10.1299/jsmemmt.2018.12.a20.
Pełny tekst źródła