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The Riemann Hypothesis in computer science
The Riemann Hypothesis in computer science
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The Riemann Hypothesis in computer science

Matiyasevich, Yu

Theoretical computer science, 2020-02, Vol.807, p.257-265 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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2
The Italian Conference on Theoretical Computer Science
The Italian Conference on Theoretical Computer Science
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The Italian Conference on Theoretical Computer Science

Aldini, Alessandro ; Bernardo, Marco

Theoretical computer science, 2020-05, Vol.815, p.310-310 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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4
Gamification and Computer Science Students' Activity
Gamification and Computer Science Students' Activity
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Gamification and Computer Science Students' Activity

Garcia-Iruela, Miguel ; Fonseca, Manuel J. ; Hijon-Neira, Raquel ; Chambel, Teresa

IEEE access, 2020, Vol.8, p.96829-96836 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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5
Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in machine learning research
Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in machine learning research
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Data and its (dis)contents: A survey of dataset development and use in machine learning research

Paullada, Amandalynne ; Raji, Inioluwa Deborah ; Bender, Emily M. ; Denton, Emily ; Hanna, Alex

Patterns (New York, N.Y.), 2021-11, Vol.2 (11), p.100336-100336, Article 100336 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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6
Deep learning in computer vision: A critical review of emerging techniques and application scenarios
Deep learning in computer vision: A critical review of emerging techniques and application scenarios
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Deep learning in computer vision: A critical review of emerging techniques and application scenarios

Chai, Junyi ; Zeng, Hao ; Li, Anming ; Ngai, Eric W.T.

Machine learning with applications, 2021-12, Vol.6, p.100134, Article 100134 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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7
Value Analysis and Mode Construction of Tutorial System for P2P Undergraduates in Computer Science--Based on the Reform Practice of Tutorial System in the College of Computer Science, Xi'an University of Technology
Value Analysis and Mode Construction of Tutorial System for P2P Undergraduates in Computer Science--Based on the Reform Practice of Tutorial System in the College of Computer Science, Xi'an University of Technology
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Value Analysis and Mode Construction of Tutorial System for P2P Undergraduates in Computer Science--Based on the Reform Practice of Tutorial System in the College of Computer Science, Xi'an University of Technology

Ma, Fu ; Song, Yuanyuan

Journal of physics. Conference series, 2020-06, Vol.1575 (1), p.12229 [Periódico revisado por pares]

Bristol: IOP Publishing

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8
Automata theory in nominal sets
Automata theory in nominal sets
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Automata theory in nominal sets

Bojańczyk, Mikołaj ; Klin, Bartek ; Lasota, Sławomir

Logical methods in computer science, 2014-08, Vol.10, Issue 3 [Periódico revisado por pares]

Logical Methods in Computer Science e.V

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9
Smart cities: Fusion-based intelligent traffic congestion control system for vehicular networks using machine learning techniques
Smart cities: Fusion-based intelligent traffic congestion control system for vehicular networks using machine learning techniques
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Smart cities: Fusion-based intelligent traffic congestion control system for vehicular networks using machine learning techniques

Saleem, Muhammad ; Abbas, Sagheer ; Ghazal, Taher M. ; Adnan Khan, Muhammad ; Sahawneh, Nizar ; Ahmad, Munir

Egyptian informatics journal, 2022-09, Vol.23 (3), p.417-426 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
Graph neural networks: A review of methods and applications
Graph neural networks: A review of methods and applications
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Graph neural networks: A review of methods and applications

Zhou, Jie ; Cui, Ganqu ; Hu, Shengding ; Zhang, Zhengyan ; Yang, Cheng ; Liu, Zhiyuan ; Wang, Lifeng ; Li, Changcheng ; Sun, Maosong

AI open, 2020, Vol.1, p.57-81 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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