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On the Robustness of Field calibration for Smart air quality monitors
On the Robustness of Field calibration for Smart air quality monitors
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On the Robustness of Field calibration for Smart air quality monitors

De Vito, Saverio ; Esposito, Elena ; Castell, Nuria ; Schneider, Philipp ; Bartonova, Alena

2020

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2
sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning
sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning
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sGDML: Constructing accurate and data efficient molecular force fields using machine learning

Chmiela, Stefan ; Sauceda, Huziel E. ; Poltavsky, Igor ; Müller, Klaus-Robert ; Tkatchenko, Alexandre

Computer physics communications, 2019-07, Vol.240, p.38-45 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
Machine learning in architecture
Machine learning in architecture
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Machine learning in architecture

Topuz, Beyza ; Çakici Alp, Neşe

Automation in construction, 2023-10, Vol.154, p.105012, Article 105012 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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4
CFARnet: Deep learning for target detection with constant false alarm rate
CFARnet: Deep learning for target detection with constant false alarm rate
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CFARnet: Deep learning for target detection with constant false alarm rate

Diskin, Tzvi ; Beer, Yiftach ; Okun, Uri ; Wiesel, Ami

Signal processing, 2024-10, Vol.223, Article 109543 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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5
Scalable and Accurate Subsequence Transform
Scalable and Accurate Subsequence Transform
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Scalable and Accurate Subsequence Transform

Mbouopda •, Michael F ; Mephu, Engelbert

Pattern recognition, 2023-11, Vol.147, p.1-18 [Periódico revisado por pares]

Elsevier

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6
Supervised Machine Learning: A Brief Primer
Supervised Machine Learning: A Brief Primer
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Supervised Machine Learning: A Brief Primer

Jiang, Tammy ; Gradus, Jaimie L. ; Rosellini, Anthony J.

Behavior therapy, 2020-09, Vol.51 (5), p.675-687 [Periódico revisado por pares]

England: Elsevier Ltd

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7
A survey on machine learning based analysis of heterogeneous data in industrial automation
A survey on machine learning based analysis of heterogeneous data in industrial automation
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A survey on machine learning based analysis of heterogeneous data in industrial automation

Kamm, Simon ; Veekati, Sushma Sri ; Müller, Timo ; Jazdi, Nasser ; Weyrich, Michael

Computers in industry, 2023-08, Vol.149, p.103930, Article 103930 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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8
AutoML: A survey of the state-of-the-art
AutoML: A survey of the state-of-the-art
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AutoML: A survey of the state-of-the-art

He, Xin ; Zhao, Kaiyong ; Chu, Xiaowen

Knowledge-based systems, 2021-01, Vol.212, p.106622, Article 106622 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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9
Supervised and unsupervised algorithms for bioinformatics and data science
Supervised and unsupervised algorithms for bioinformatics and data science
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Supervised and unsupervised algorithms for bioinformatics and data science

Sohail, Ayesha ; Arif, Fatima

Progress in biophysics and molecular biology, 2020-03, Vol.151, p.14-22 [Periódico revisado por pares]

England: Elsevier Ltd

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10
A review of the application of machine learning in water quality evaluation
A review of the application of machine learning in water quality evaluation
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A review of the application of machine learning in water quality evaluation

Mengyuan Zhu ; Jiawei Wang ; Xiao Yang ; Yu Zhang ; Linyu Zhang ; Hongqiang Ren ; Bing Wu ; Lin Ye

Eco-Environment & Health, 2022-06, Vol.1 (2), p.107-116 [Periódico revisado por pares]

Elsevier

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