Zobrazeno 1 - 10
of 31
pro vyhledávání: '"non-parametric statistical test"'
Autor:
Giuseppe Boccignone, Donatello Conte, Vittorio Cuculo, Alessandro D'Amelio, Giuliano Grossi, Raffaella Lanzarotti
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 216083-216103 (2020)
This paper presents a comprehensive framework for studying methods of pulse rate estimation relying on remote photoplethysmography (rPPG). There has been a remarkable development of rPPG techniques in recent years, and the publication of several surv
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a33e85b739e7433b92592edafcf6a0d8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Cybernetics and Information Technologies, Vol 15, Iss 2, Pp 75-96 (2015)
This paper investigates the Triangular, Trapezoidal and Gaussian approximation methods for the purpose of induction of Fuzzy Decision Trees (FDT). The generation of FDT is done using a Fuzzy ID3 induction algorithm. In this work three fuzzy partition
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6f877ffa140a44e38e69cbb5686ef3ff
Autor:
GHITA Simona
Publikováno v:
Analele Universităţii Constantin Brâncuşi din Târgu Jiu : Seria Economie, Vol 1, Iss Special number - Information society and sustainable development, Pp 149-153 (2015)
Europe represents one of the most significant tourism destinations in the world, but, nowadays, it is more and more important the issue of adapting the tourism demand and supply to the need of sustainability. Information Technologies can help to in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/89466427be304968a6bc66f1b7f23e10
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Entropy, Vol 21, Iss 11, p 1120 (2019)
Previously, we developed a high throughput non-parametric maximum entropy method (PLOS ONE, 13(5): e0196937, 2018) that employs a log-likelihood scoring function to characterize uncertainty in trial probability density estimates through a scaled quan
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/43c0cefcbd904e40a7f80eec1a1fc7d6
Publikováno v:
Entropy
Volume 21
Issue 11
Entropy, Vol 21, Iss 11, p 1120 (2019)
Volume 21
Issue 11
Entropy, Vol 21, Iss 11, p 1120 (2019)
Previously, we developed a high throughput non-parametric maximum entropy method (PLOS ONE, 13(5): e0196937, 2018) that employs a log-likelihood scoring function to characterize uncertainty in trial probability density estimates through a scaled quan
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::590cd91243948926985de7909b9d4321
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.