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Machine learning for combinatorial optimization: A methodological tour d’horizon
Machine learning for combinatorial optimization: A methodological tour d’horizon
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Machine learning for combinatorial optimization: A methodological tour d’horizon

Bengio, Yoshua ; Lodi, Andrea ; Prouvost, Antoine

European journal of operational research, 2021-04, Vol.290 (2), p.405-421 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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Machine Learning and the Future of Cardiovascular Care: JACC State-of-the-Art Review
Machine Learning and the Future of Cardiovascular Care: JACC State-of-the-Art Review
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Machine Learning and the Future of Cardiovascular Care: JACC State-of-the-Art Review

Quer, Giorgio ; Arnaout, Ramy ; Henne, Michael ; Arnaout, Rima

Journal of the American College of Cardiology, 2021-01, Vol.77 (3), p.300-313 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier B.V

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3
Machine learning on big data: Opportunities and challenges
Machine learning on big data: Opportunities and challenges
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Machine learning on big data: Opportunities and challenges

Zhou, Lina ; Pan, Shimei ; Wang, Jianwu ; Vasilakos, Athanasios V.

Neurocomputing (Amsterdam), 2017-05, Vol.237, p.350-361 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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4
Optimization problems for machine learning: A survey
Optimization problems for machine learning: A survey
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Optimization problems for machine learning: A survey

Gambella, Claudio ; Ghaddar, Bissan ; Naoum-Sawaya, Joe

European journal of operational research, 2021-05, Vol.290 (3), p.807-828 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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5
SP-0592 Learning machine learning
SP-0592 Learning machine learning
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SP-0592 Learning machine learning

Kazmierska, J.

Radiotherapy and oncology, 2021-08, Vol.161, p.S458-S458 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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6
Clinical applications of continual learning machine learning
Clinical applications of continual learning machine learning
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Clinical applications of continual learning machine learning

Lee, Cecilia S ; Lee, Aaron Y

The Lancet. Digital health, 2020-06, Vol.2 (6), p.e279-e281 [Periódico revisado por pares]

England: Elsevier Ltd

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Machine-learning methods for ligand–protein molecular docking
Machine-learning methods for ligand–protein molecular docking
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Machine-learning methods for ligand–protein molecular docking

Crampon, Kevin ; Giorkallos, Alexis ; Deldossi, Myrtille ; Baud, Stéphanie ; Steffenel, Luiz Angelo

Drug discovery today, 2022-01, Vol.27 (1), p.151-164 [Periódico revisado por pares]

England: Elsevier Ltd

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8
Artificial intelligence for human flourishing – Beyond principles for machine learning
Artificial intelligence for human flourishing – Beyond principles for machine learning
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Artificial intelligence for human flourishing – Beyond principles for machine learning

Stahl, B.C. ; Andreou, A. ; Brey, P. ; Hatzakis, T. ; Kirichenko, A. ; Macnish, K. ; Laulhé Shaelou, S. ; Patel, A. ; Ryan, M. ; Wright, D.

Journal of business research, 2021-01, Vol.124, p.374-388 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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9
Machine learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance
Machine learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance
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Machine learning methods for landslide susceptibility studies: A comparative overview of algorithm performance

Merghadi, Abdelaziz ; Yunus, Ali P. ; Dou, Jie ; Whiteley, Jim ; ThaiPham, Binh ; Bui, Dieu Tien ; Avtar, Ram ; Abderrahmane, Boumezbeur

Earth-science reviews, 2020-08, Vol.207, p.103225, Article 103225 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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10
Machine learning and AI in marketing – Connecting computing power to human insights
Machine learning and AI in marketing – Connecting computing power to human insights
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Machine learning and AI in marketing – Connecting computing power to human insights

Ma, Liye ; Sun, Baohong

International journal of research in marketing, 2020-09, Vol.37 (3), p.481-504 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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