Zobrazeno 1 - 10
of 822
pro vyhledávání: '"HIGGINS, JAMES P."'
Data from multifactor HCI experiments often violates the normality assumption of parametric tests (i.e., nonconforming data). The Aligned Rank Transform (ART) is a popular nonparametric analysis technique that can find main and interaction effects in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.11824
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Among plausible causes for replicability failure, one that has not received sufficient attention is the environment in which the research is conducted. Consisting of the population, equipment, personnel, and various conditions such as location, time,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.10036
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Monteiro, Ana, Castro, Pedro, Pereira, Gilberto, Ferreira, Carmen, Duque, Cristina, Sorond, Farzaneh, Milstead, Andrew, Higgins, James P., Polónia, Jorge, Azevedo, Elsa
Publikováno v:
In Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases September 2022 31(9)
This article expands on research that has been done to develop a recurrent neural network (RNN) capable of predicting aircraft engine vibrations using long short-term memory (LSTM) neurons. LSTM RNNs can provide a more generalizable and robust method
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.03753