Artigos de revistas sobre o tema "Data Domains"
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Macak, Martin, Mouzhi Ge e Barbora Buhnova. "A Cross-Domain Comparative Study of Big Data Architectures". International Journal of Cooperative Information Systems 29, n.º 04 (28 de outubro de 2020): 2030001. http://dx.doi.org/10.1142/s0218843020300016.
Texto completo da fonteRui, Xue, Ziqiang Li, Yang Cao, Ziyang Li e Weiguo Song. "DILRS: Domain-Incremental Learning for Semantic Segmentation in Multi-Source Remote Sensing Data". Remote Sensing 15, n.º 10 (12 de maio de 2023): 2541. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102541.
Texto completo da fonteSon, Jiseong, Chul-Su Lim, Hyoung-Seop Shim e Ji-Sun Kang. "Development of Knowledge Graph for Data Management Related to Flooding Disasters Using Open Data". Future Internet 13, n.º 5 (11 de maio de 2021): 124. http://dx.doi.org/10.3390/fi13050124.
Texto completo da fonteCrooks, Natacha. "Efficient Data Sharing across Trust Domains". ACM SIGMOD Record 52, n.º 2 (10 de agosto de 2023): 36–37. http://dx.doi.org/10.1145/3615952.3615962.
Texto completo da fonteJeon, Hyunsik, Seongmin Lee e U. Kang. "Unsupervised multi-source domain adaptation with no observable source data". PLOS ONE 16, n.º 7 (9 de julho de 2021): e0253415. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0253415.
Texto completo da fonteKang, Byung Ok, Hyeong Bae Jeon e Jeon Gue Park. "Speech Recognition for Task Domains with Sparse Matched Training Data". Applied Sciences 10, n.º 18 (4 de setembro de 2020): 6155. http://dx.doi.org/10.3390/app10186155.
Texto completo da fonteLi, Rumeng, Xun Wang e Hong Yu. "MetaMT, a Meta Learning Method Leveraging Multiple Domain Data for Low Resource Machine Translation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 05 (3 de abril de 2020): 8245–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6339.
Texto completo da fonteSilva, Amila, Ling Luo, Shanika Karunasekera e Christopher Leckie. "Embracing Domain Differences in Fake News: Cross-domain Fake News Detection using Multi-modal Data". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 1 (18 de maio de 2021): 557–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16134.
Texto completo da fonteDarch, Peter T., e Christine L. Borgman. "Ship space to database: emerging infrastructures for studies of the deep subseafloor biosphere". PeerJ Computer Science 2 (14 de novembro de 2016): e97. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.97.
Texto completo da fonteNakahira, Katsuko T., Yoshiki Mikami, Hiroyuki Namba, Minehiro Takeshita e Shigeaki Kodama. "Country domain governance: an analysis by data-mining of country domains". Artificial Life and Robotics 16, n.º 3 (dezembro de 2011): 311–14. http://dx.doi.org/10.1007/s10015-011-0937-5.
Texto completo da fonteZhao, Liang. "Event Prediction in the Big Data Era". ACM Computing Surveys 54, n.º 5 (junho de 2021): 1–37. http://dx.doi.org/10.1145/3450287.
Texto completo da fonteCheng, Hua, Renjie Yu, Yixin Tang, Yiquan Fang e Tao Cheng. "Text Classification Model Enhanced by Unlabeled Data for LaTeX Formula". Applied Sciences 11, n.º 22 (9 de novembro de 2021): 10536. http://dx.doi.org/10.3390/app112210536.
Texto completo da fonteHu, Chengyang, Ke-Yue Zhang, Taiping Yao, Shice Liu, Shouhong Ding, Xin Tan e Lizhuang Ma. "Domain-Hallucinated Updating for Multi-Domain Face Anti-spoofing". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 3 (24 de março de 2024): 2193–201. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.27992.
Texto completo da fonteZhang, Chen, Luis Fernando D'Haro, Thomas Friedrichs e Haizhou Li. "MDD-Eval: Self-Training on Augmented Data for Multi-Domain Dialogue Evaluation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 10 (28 de junho de 2022): 11657–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21420.
Texto completo da fonteMartin, Tina, Konstantin Titov, Andrey Tarasov e Andreas Weller. "Spectral induced polarization: frequency domain versus time domain laboratory data". Geophysical Journal International 225, n.º 3 (19 de fevereiro de 2021): 1982–2000. http://dx.doi.org/10.1093/gji/ggab071.
Texto completo da fonteFeng, Lingyun, Minghui Qiu, Yaliang Li, Hai-Tao Zheng e Ying Shen. "Learning to Augment for Data-scarce Domain BERT Knowledge Distillation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 8 (18 de maio de 2021): 7422–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16910.
Texto completo da fonteRudikova, L. V., e E. V. Zhavnerko. "ABOUT DATA MODELING SUBJECT DOMAINS PRACTICE-ORIENTED DIRECTION FOR UNIVERSAL SYSTEM OF STORAGE AND PROCESSING DATA". «System analysis and applied information science», n.º 3 (2 de novembro de 2017): 4–12. http://dx.doi.org/10.21122/2309-4923-2017-3-4-12.
Texto completo da fonteCruz, I. F., e A. Rajendran. "Semantic data integration in hierarchical domains". IEEE Intelligent Systems 18, n.º 2 (março de 2003): 66–73. http://dx.doi.org/10.1109/mis.2003.1193659.
Texto completo da fonteSun, Ke, Hong Liu, Qixiang Ye, Yue Gao, Jianzhuang Liu, Ling Shao e Rongrong Ji. "Domain General Face Forgery Detection by Learning to Weight". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 3 (18 de maio de 2021): 2638–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16367.
Texto completo da fonteWofford, Haley A., Josh Myers-Dean, Brandon A. Vogel, Kevin Alexander Estrada Alamo, Frederick A. Longshore-Neate, Filip Jagodzinski e Jeanine F. Amacher. "Domain Analysis and Motif Matcher (DAMM): A Program to Predict Selectivity Determinants in Monosiga brevicollis PDZ Domains Using Human PDZ Data". Molecules 26, n.º 19 (5 de outubro de 2021): 6034. http://dx.doi.org/10.3390/molecules26196034.
Texto completo da fonteDai, Chang Ying, Wen Tao Gong e Jing Liu. "Access Process of Data-Flow in Cross-Domain Usage Control Model Based on XACML". Advanced Materials Research 143-144 (outubro de 2010): 1275–79. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.143-144.1275.
Texto completo da fonteGantala, Thulsiram, e Krishnan Balasubramaniam. "Implementing Data-Driven Approach for Modelling Ultrasonic Wave Propagation Using Spatio-Temporal Deep Learning (SDL)". Applied Sciences 12, n.º 12 (9 de junho de 2022): 5881. http://dx.doi.org/10.3390/app12125881.
Texto completo da fonteFarghaly, Karim, F. H. Abanda, Christos Vidalakis e Graham Wood. "BIM-linked data integration for asset management". Built Environment Project and Asset Management 9, n.º 4 (9 de setembro de 2019): 489–502. http://dx.doi.org/10.1108/bepam-11-2018-0136.
Texto completo da fonteEvans, Richard, e Edward Grefenstette. "Learning Explanatory Rules from Noisy Data". Journal of Artificial Intelligence Research 61 (26 de janeiro de 2018): 1–64. http://dx.doi.org/10.1613/jair.5714.
Texto completo da fonteZhuo, Hankz Hankui, Qiang Yang, Rong Pan e Lei Li. "Cross-Domain Action-Model Acquisition for Planning via Web Search". Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 21 (22 de março de 2011): 298–305. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v21i1.13449.
Texto completo da fonteArora, Preeti, Deepali Virmani e P. S. Kulkarni. "An Approach for Big Data to Evolve the Auspicious Information from Cross-Domains". International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 7, n.º 2 (1 de abril de 2017): 967. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v7i2.pp967-974.
Texto completo da fonteSydorov, N. O., e N. M. Sydorova. "Software engineering and big data software". PROBLEMS IN PROGRAMMING, n.º 3-4 (dezembro de 2022): 69–72. http://dx.doi.org/10.15407/pp2022.03-04.069.
Texto completo da fonteBoroh, A. W., K. Y. Sore-Gamo, Ngounouno Ayiwouo, Mbowou Gbambie e I. Ngounouno. "Implication of geological domains data for modeling and estimating resources from Nkout iron deposit (South-Cameroun)". Journal of Mining and Metallurgy A: Mining 57, n.º 1 (2021): 1–17. http://dx.doi.org/10.5937/jmma2101001b.
Texto completo da fonteHu, Xuming, Zhaochen Hong, Yong Jiang, Zhichao Lin, Xiaobin Wang, Pengjun Xie e Philip S. Yu. "Three Heads Are Better than One: Improving Cross-Domain NER with Progressive Decomposed Network". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 16 (24 de março de 2024): 18261–69. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i16.29785.
Texto completo da fonteHuang, Hong. "Domain knowledge and data quality perceptions in genome curation work". Journal of Documentation 71, n.º 1 (12 de janeiro de 2015): 116–42. http://dx.doi.org/10.1108/jd-08-2013-0104.
Texto completo da fonteYesin, V. I. "Expressive means of the «object-event» data model". Radiotekhnika, n.º 191 (22 de dezembro de 2017): 99–112. http://dx.doi.org/10.30837/rt.2017.4.191.09.
Texto completo da fonteWu, Yuan, e Yuhong Guo. "Dual Adversarial Co-Learning for Multi-Domain Text Classification". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 04 (3 de abril de 2020): 6438–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6115.
Texto completo da fonteLavbic, Dejan, Iztok Lajovic e Marjan Krisper. "Facilitating information system development with panoramic view on data". Computer Science and Information Systems 7, n.º 4 (2010): 737–67. http://dx.doi.org/10.2298/csis091122031l.
Texto completo da fonteHargreaves, Shila Minari, Eduardo Yoshio Nakano, Heesup Han, António Raposo, Antonio Ariza-Montes, Alejandro Vega-Muñoz e Renata Puppin Zandonadi. "Quality of Life of Brazilian Vegetarians Measured by the WHOQOL-BREF: Influence of Type of Diet, Motivation and Sociodemographic Data". Nutrients 13, n.º 8 (30 de julho de 2021): 2648. http://dx.doi.org/10.3390/nu13082648.
Texto completo da fonteXu, Yifan, Kekai Sheng, Weiming Dong, Baoyuan Wu, Changsheng Xu e Bao-Gang Hu. "Towards Corruption-Agnostic Robust Domain Adaptation". ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, n.º 4 (30 de novembro de 2022): 1–16. http://dx.doi.org/10.1145/3501800.
Texto completo da fonteBaxter, Rolf H., Neil M. Robertson e David M. Lane. "Human behaviour recognition in data-scarce domains". Pattern Recognition 48, n.º 8 (agosto de 2015): 2377–93. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2015.02.019.
Texto completo da fonteSgheri, Luca. "Joining RDC data from flexible protein domains". Inverse Problems 26, n.º 11 (15 de outubro de 2010): 115021. http://dx.doi.org/10.1088/0266-5611/26/11/115021.
Texto completo da fonteFalcão, Rodrigo, Raghad Matar, Bernd Rauch, Frank Elberzhager e Matthias Koch. "A Reference Architecture for Enabling Interoperability and Data Sovereignty in the Agricultural Data Space". Information 14, n.º 3 (21 de março de 2023): 197. http://dx.doi.org/10.3390/info14030197.
Texto completo da fonteAbhishek, Kumar, M. P. Singh, Deepika Shukla e Sachin Gupta. "OBDMR: An Ontology-Based Data Model for Railways". Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, n.º 1 (1 de janeiro de 2020): 273–83. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.8662.
Texto completo da fonteZhang, Fan, Xin Peng, Liang Huang, Man Zhu, Yuanqiao Wen e Haitao Zheng. "A Spatiotemporal Statistical Method of Ship Domain in the Inland Waters Driven by Trajectory Data". Journal of Marine Science and Engineering 9, n.º 4 (12 de abril de 2021): 410. http://dx.doi.org/10.3390/jmse9040410.
Texto completo da fonteWittich, D., e F. Rottensteiner. "ADVERSARIAL DOMAIN ADAPTATION FOR THE CLASSIFICATION OF AERIAL IMAGES AND HEIGHT DATA USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS". ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-2/W7 (16 de setembro de 2019): 197–204. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-2-w7-197-2019.
Texto completo da fonteDau, Hoan Manh, Ning Xu e Tung Khac Truong. "A Survey of Using Weakly Supervised and Semi-Supervised for Cross-Domain Sentiment Classification". Advanced Materials Research 905 (abril de 2014): 637–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.905.637.
Texto completo da fonteWiederhold, G. "Objects and Domains for Managing Medical Data and Knowledge". Methods of Information in Medicine 34, n.º 01/02 (1995): 40–46. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1634583.
Texto completo da fonteShi, Yongjie, Xianghua Ying e Jinfa Yang. "Deep Unsupervised Domain Adaptation with Time Series Sensor Data: A Survey". Sensors 22, n.º 15 (23 de julho de 2022): 5507. http://dx.doi.org/10.3390/s22155507.
Texto completo da fonteBatini, Carlo, Anisa Rula, Monica Scannapieco e Gianluigi Viscusi. "From Data Quality to Big Data Quality". Journal of Database Management 26, n.º 1 (janeiro de 2015): 60–82. http://dx.doi.org/10.4018/jdm.2015010103.
Texto completo da fonteTrad, Daniel O., e Jandyr M. Travassos. "Wavelet filtering of magnetotelluric data". GEOPHYSICS 65, n.º 2 (março de 2000): 482–91. http://dx.doi.org/10.1190/1.1444742.
Texto completo da fonteZhou, Kaiyang, Yongxin Yang, Timothy Hospedales e Tao Xiang. "Deep Domain-Adversarial Image Generation for Domain Generalisation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 07 (3 de abril de 2020): 13025–32. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.7003.
Texto completo da fonteZarate, Luis, Bruno Petrocchi, Carlos Dias Maia, Caio Felix e Marco Paulo Gomes. "CAPTO - A method for understanding problem domains for data science projects". Concilium 23, n.º 15 (21 de agosto de 2023): 922–41. http://dx.doi.org/10.53660/clm-1815-23m33.
Texto completo da fonteFillion, Luc, Monique Tanguay, Ervig Lapalme, Bertrand Denis, Michel Desgagne, Vivian Lee, Nils Ek et al. "The Canadian Regional Data Assimilation and Forecasting System". Weather and Forecasting 25, n.º 6 (1 de dezembro de 2010): 1645–69. http://dx.doi.org/10.1175/2010waf2222401.1.
Texto completo da fonteWang, Ke, Jiayong Liu e Jing-Yan Wang. "Learning Domain-Independent Deep Representations by Mutual Information Minimization". Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (16 de junho de 2019): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9414539.
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