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Classification of Paediatric Inflammatory Bowel Disease using Machine Learning
Classification of Paediatric Inflammatory Bowel Disease using Machine Learning
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Classification of Paediatric Inflammatory Bowel Disease using Machine Learning

Mossotto, E ; Ashton, J J ; Coelho, T ; Beattie, R M ; MacArthur, B D ; Ennis, S

Scientific reports, 2017-05, Vol.7 (1), p.2427-10, Article 2427 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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12
Federated Learning on Clinical Benchmark Data: Performance Assessment
Federated Learning on Clinical Benchmark Data: Performance Assessment
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Federated Learning on Clinical Benchmark Data: Performance Assessment

Lee, Geun Hyeong ; Shin, Soo-Yong

Journal of medical Internet research, 2020-10, Vol.22 (10), p.e20891-e20891 [Periódico revisado por pares]

Canada: JMIR Publications

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13
Unsupervised Hyperspectral Microscopic Image Segmentation Using Deep Embedded Clustering Algorithm
Unsupervised Hyperspectral Microscopic Image Segmentation Using Deep Embedded Clustering Algorithm
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Unsupervised Hyperspectral Microscopic Image Segmentation Using Deep Embedded Clustering Algorithm

Ajay, P. ; Nagaraj, B. ; Kumar, R. Arun ; Huang, Ruihang ; Ananthi, P. Pelusi, Danilo ; Danilo Pelusi

Scanning, 2022, Vol.2022, p.1200860-9 [Periódico revisado por pares]

England: Hindawi

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14
Recursive partitioning for heterogeneous causal effects
Recursive partitioning for heterogeneous causal effects
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Recursive partitioning for heterogeneous causal effects

Athey, Susan ; Imbens, Guido

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2016-07, Vol.113 (27), p.7353-7360 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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15
Machine learning for the prediction of volume responsiveness in patients with oliguric acute kidney injury in critical care
Machine learning for the prediction of volume responsiveness in patients with oliguric acute kidney injury in critical care
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Machine learning for the prediction of volume responsiveness in patients with oliguric acute kidney injury in critical care

Zhang, Zhongheng ; Ho, Kwok M ; Hong, Yucai

Critical care (London, England), 2019-04, Vol.23 (1), p.112-112, Article 112 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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16
Learning the quantum algorithm for state overlap
Learning the quantum algorithm for state overlap
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Learning the quantum algorithm for state overlap

Cincio, Lukasz ; Suba, Yi it ; Sornborger, Andrew T ; Coles, Patrick J

New journal of physics, 2018-11, Vol.20 (11), p.113022 [Periódico revisado por pares]

Bristol: IOP Publishing

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17
Clustering algorithms: A comparative approach
Clustering algorithms: A comparative approach
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Clustering algorithms: A comparative approach

Rodriguez, Mayra Z ; Comin, Cesar H ; Casanova, Dalcimar ; Bruno, Odemir M ; Amancio, Diego R ; Costa, Luciano da F ; Rodrigues, Francisco A Kestler, Hans A

PloS one, 2019-01, Vol.14 (1), p.e0210236-e0210236 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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18
The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation
The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation
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The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation

Chicco, Davide ; Warrens, Matthijs J ; Jurman, Giuseppe

PeerJ. Computer science, 2021-07, Vol.7, p.e623-e623, Article e623 [Periódico revisado por pares]

San Diego: PeerJ. Ltd

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19
State of Charge Estimation of Lithium-Ion Battery for Electric Vehicles Using Machine Learning Algorithms
State of Charge Estimation of Lithium-Ion Battery for Electric Vehicles Using Machine Learning Algorithms
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State of Charge Estimation of Lithium-Ion Battery for Electric Vehicles Using Machine Learning Algorithms

Chandran, Venkatesan ; Patil, Chandrashekhar K. ; Karthick, Alagar ; Ganeshaperumal, Dharmaraj ; Rahim, Robbi ; Ghosh, Aritra

World electric vehicle journal, 2021-03, Vol.12 (1), p.38 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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20
A novel hybrid supervised and unsupervised hierarchical ensemble for COVID-19 cases and mortality prediction
A novel hybrid supervised and unsupervised hierarchical ensemble for COVID-19 cases and mortality prediction
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A novel hybrid supervised and unsupervised hierarchical ensemble for COVID-19 cases and mortality prediction

Yakovyna, Vitaliy ; Shakhovska, Nataliya ; Szpakowska, Aleksandra

Scientific reports, 2024-04, Vol.14 (1), p.9782-9782, Article 9782 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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