Zobrazeno 1 - 10
of 167
pro vyhledávání: '"machine learning application"'
Autor:
Ali Aghazadeh Ardebili, Oussama Hasidi, Ahmed Bendaouia, Adem Khalil, Sabri Khalil, Dalila Luceri, Antonella Longo, El Hassan Abdelwahed, Sara Qassimi, Antonio Ficarella
Publikováno v:
Energy Informatics, Vol 7, Iss 1, Pp 1-39 (2024)
Abstract As real-time data sources expand, the need for detecting anomalies in streaming data becomes increasingly critical for cutting edge data-driven applications. Real-time anomaly detection faces various challenges, requiring automated systems t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dcdb801d70f24ffda6374ba7c65997ea
Autor:
Anik, Sheik Murad Hassan
The smart home era is inevitably arising towards our everyday life. However, the scarcity of publicly available data remains a major hurdle in the domain, limiting people's capability of performing data analysis and their effectiveness in creating sm
Externí odkaz:
https://hdl.handle.net/10919/121124
Publikováno v:
Machine Learning with Applications, Vol 16, Iss , Pp 100559- (2024)
In the field of health informatics, extensive research has been conducted to predict diseases and extract valuable insights from patient data. However, a significant gap exists in addressing privacy concerns associated with data collection. Therefore
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/576d7edd35004f849981c8c72db6d277
Publikováno v:
Известия Томского политехнического университета: Инжиниринг георесурсов, Vol 335, Iss 4 (2024)
Relevance. Urgent need to consider and determine possible ways to use machine learning methods in drilling industry, since artificial intelligence is developing rapidly. Achieving this task will provide industrial enterprises with a huge competitive
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f34bf9d9bffe4505a4758eec9a5775ed
Publikováno v:
Citizen Science: Theory and Practice, Vol 9, Iss 1, Pp 14-14 (2024)
It is undeniable that citizen science contributes to the advancement of various fields of study. There are now software tools that facilitate the development of citizen science apps. However, apps developed with these tools rely on individual human s
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7937c01c7d8447419246239afbf33570
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Harsh Mahajan, Sauvik Banerjee
Publikováno v:
Machine Learning with Applications, Vol 7, Iss , Pp 100216- (2022)
Due to repeated heavy loads, environmental conditions and non-frequent monitoring, the rail is subjected to heavy damage resulting in sudden failure. Hence, a frequent, faster, and efficient monitoring strategy is required. This paper attempts to inv
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/98535892364b4c4f8a97ed49e1f521f5