Výsledky vyhledávání - "ALGORITHMS OF MODELING"

Report

Segmentation algorithms and modeling of recurrent bursting events in neuronal and glial time series

Autor: Zonca, Lou, Dossi, Elena, Rouach, Nathalie, Holcman, D.

Long-time series of neuronal recordings are resulting from the activity of connected neuronal networks. Yet how neuronal properties can be extracted remains empirical. We review here the data analysis based on network models to recover physiological

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2411.00545

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

AI Algorithms for Modeling the Risk, Progression, and Treatment of Sepsis, Including Early-Onset Sepsis—A Systematic Review.

Autor: Tądel, Karolina^1,2 (AUTHOR) iwona.bil-lula@umed.wroc.pl, Dudek, Andrzej³ (AUTHOR) andrzej.dudek@ue.wroc.pl, Bil-Lula, Iwona¹ (AUTHOR)

Publikováno v: Journal of Clinical Medicine. Oct2024, Vol. 13 Issue 19, p5959. 12p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Report

Efficient Algorithms for Modeling SBoxes Using MILP

Autor: Pal, Debranjan, Chandratreya, Vishal Pankaj, Chowdhury, Dipanwita Roy

Mixed Integer Linear Programming (MILP) is a well-known approach for the cryptanalysis of a symmetric cipher. A number of MILP-based security analyses have been reported for non-linear (SBoxes) and linear layers. Researchers proposed word- and bit-wi

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2306.02642

Zobrazit plný text záznamu

Report

Using interpretable boosting algorithms for modeling environmental and agricultural data

Autor: Obster, Fabian, Heumann, Christian, Bohle, Heidi, Pechan, Paul

We describe how interpretable boosting algorithms based on ridge-regularized generalized linear models can be used to analyze high-dimensional environmental data. We illustrate this by using environmental, social, human and biophysical data to predic

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2305.02699

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Deriving PM2.5 from satellite observations with spatiotemporally weighted tree-based algorithms: enhancing modeling accuracy and interpretability

Autor: Tongwen Li, Yuan Wang, Jingan Wu

Publikováno v: npj Climate and Atmospheric Science, Vol 7, Iss 1, Pp 1-9 (2024)

Abstract Tree-based machine learning algorithms, such as random forest, have emerged as effective tools for estimating fine particulate matter (PM2.5) from satellite observations. However, they typically have unchanged model structures and configurat

Externí odkaz: https://doaj.org/article/5ac2ed2f85f340d5a43056916b2eda46

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Intelligent algorithms-aided modeling and optimization of the deturbidization of abattoir wastewater by electrocoagulation using aluminium electrodes

Autor: Obi, Christopher Chiedozie, Nwabanne, Joseph Tagbo, Igwegbe, Chinenye Adaobi, Abonyi, Matthew Ndubuisi, Umembamalu, Chinedu Josiah, Kamuche, Toochukwu ThankGod

Publikováno v: In Journal of Environmental Management 27 February 2024 353

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání