Zobrazeno 1 - 10 of 138 pro vyhledávání: '"Knes AS"'
1
Akademický článek
Machine Learning and Cointegration for Wind Turbine Monitoring and Fault Detection: From a Comparative Study to a Combined Approach.
Autor: Knes, Paweł1 (AUTHOR) knespawel@gmail.com, Dao, Phong B.2 (AUTHOR) phongdao@agh.edu.pl
Publikováno v: Energies (19961073). Oct2024, Vol. 17 Issue 20, p5055. 21p.
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Machine Learning and Cointegration for Wind Turbine Monitoring and Fault Detection: From a Comparative Study to a Combined Approach
Autor: Paweł Knes, Phong B. Dao
Publikováno v: Energies, Vol 17, Iss 20, p 5055 (2024)
Data-driven models have become powerful tools for structural and condition monitoring of engineering systems, particularly wind turbines. This paper presents a comparative analysis of common machine learning (ML) algorithms (artificial neural network
Externí odkaz: https://doaj.org/article/5d4c5cf3e3a6474eb20f9ef738d4d51e
Zobrazit plný text záznamu
5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
ICP-MS trace element analysis in serum and whole blood.
Autor: Nico Laur, Ralf Kinscherf, Karolina Pomytkin, Lars Kaiser, Otto Knes, Hans-Peter Deigner
Publikováno v: PLoS ONE, Vol 15, Iss 5, p e0233357 (2020)
Trace elements and minerals are compounds that are essential for the support of a variety of biological functions and play an important role in the formation of and the defense against oxidative stress. Here we describe a technique, allowing sequenti
Externí odkaz: https://doaj.org/article/df8fc82074d04e789f93d9fca82de62b
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje