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Machine learning-accelerated computational fluid dynamics
Machine learning-accelerated computational fluid dynamics
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Machine learning-accelerated computational fluid dynamics

Kochkov, Dmitrii ; Smith, Jamie A ; Alieva, Ayya ; Wang, Qing ; Brenner, Michael P ; Hoyer, Stephan

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2021-05, Vol.118 (21), p.1 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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Machine learning–enabled high-entropy alloy discovery
Machine learning–enabled high-entropy alloy discovery
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Machine learning–enabled high-entropy alloy discovery

Rao, Ziyuan ; Tung, Po-Yen ; Xie, Ruiwen ; Wei, Ye ; Zhang, Hongbin ; Ferrari, Alberto ; Klaver, T.P.C. ; Körmann, Fritz ; Sukumar, Prithiv Thoudden ; Kwiatkowski da Silva, Alisson ; Chen, Yao ; Li, Zhiming ; Ponge, Dirk ; Neugebauer, Jörg ; Gutfleisch, Oliver ; Bauer, Stefan ; Raabe, Dierk

Science (American Association for the Advancement of Science), 2022-10, Vol.378 (6615), p.78-85 [Periódico revisado por pares]

Washington: The American Association for the Advancement of Science

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Machine Learning: An Applied Econometric Approach
Machine Learning: An Applied Econometric Approach
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Machine Learning: An Applied Econometric Approach

Mullainathan, Sendhil ; Spiess, Jann

The Journal of economic perspectives, 2017-04, Vol.31 (2), p.87-106 [Periódico revisado por pares]

Nashville: American Economic Association

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4
ROBUST MACHINE LEARNING BY MEDIAN-OF-MEANS: THEORY AND PRACTICE
ROBUST MACHINE LEARNING BY MEDIAN-OF-MEANS: THEORY AND PRACTICE
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ROBUST MACHINE LEARNING BY MEDIAN-OF-MEANS: THEORY AND PRACTICE

Lecué, Guillaume ; Lerasle, Matthieu

The Annals of statistics, 2020-04, Vol.48 (2), p.906-931 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning
SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning
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SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning

Hengl, Tomislav ; Mendes de Jesus, Jorge ; Heuvelink, Gerard B M ; Ruiperez Gonzalez, Maria ; Kilibarda, Milan ; Blagotić, Aleksandar ; Shangguan, Wei ; Wright, Marvin N ; Geng, Xiaoyuan ; Bauer-Marschallinger, Bernhard ; Guevara, Mario Antonio ; Vargas, Rodrigo ; MacMillan, Robert A ; Batjes, Niels H ; Leenaars, Johan G B ; Ribeiro, Eloi ; Wheeler, Ichsani ; Mantel, Stephan ; Kempen, Bas Bond-Lamberty, Ben

PloS one, 2017-02, Vol.12 (2), p.e0169748-e0169748 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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Reconciling modern machine-learning practice and the classical bias–variance trade-off
Reconciling modern machine-learning practice and the classical bias–variance trade-off
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Reconciling modern machine-learning practice and the classical bias–variance trade-off

Belkin, Mikhail ; Hsu, Daniel ; Ma, Siyuan ; Mandal, Soumik

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2019-08, Vol.116 (32), p.15849-15854 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms
How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms
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How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms

Burrell, Jenna

Big data & society, 2016-01, Vol.3 (1), p.205395171562251 [Periódico revisado por pares]

London, England: SAGE Publications

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8
Using Machine Learning Algorithms to Predict People's Intention to Use Mobile Learning Platforms During the COVID-19 Pandemic: Machine Learning Approach
Using Machine Learning Algorithms to Predict People's Intention to Use Mobile Learning Platforms During the COVID-19 Pandemic: Machine Learning Approach
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Using Machine Learning Algorithms to Predict People's Intention to Use Mobile Learning Platforms During the COVID-19 Pandemic: Machine Learning Approach

Akour, Iman ; Alshurideh, Muhammad ; Al Kurdi, Barween ; Al Ali, Amel ; Salloum, Said

JMIR medical education, 2021-02, Vol.7 (1), p.e24032-e24032 [Periódico revisado por pares]

Canada: JMIR Publications

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9
A performance comparison of supervised machine learning models for Covid-19 tweets sentiment analysis
A performance comparison of supervised machine learning models for Covid-19 tweets sentiment analysis
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A performance comparison of supervised machine learning models for Covid-19 tweets sentiment analysis

Rustam, Furqan ; Khalid, Madiha ; Aslam, Waqar ; Rupapara, Vaibhav ; Mehmood, Arif ; Choi, Gyu Sang Mumtaz, Wajid

PloS one, 2021-02, Vol.16 (2), p.e0245909-e0245909 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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10
Bone age assessment with various machine learning techniques: A systematic literature review and meta-analysis
Bone age assessment with various machine learning techniques: A systematic literature review and meta-analysis
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Bone age assessment with various machine learning techniques: A systematic literature review and meta-analysis

Dallora, Ana Luiza ; Anderberg, Peter ; Kvist, Ola ; Mendes, Emilia ; Diaz Ruiz, Sandra ; Sanmartin Berglund, Johan Stoean, Ruxandra

PloS one, 2019-07, Vol.14 (7), p.e0220242 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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