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Efficient Indian Sign Language Recognition and Classification Using Enhanced Machine Learning Approach
Efficient Indian Sign Language Recognition and Classification Using Enhanced Machine Learning Approach
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Efficient Indian Sign Language Recognition and Classification Using Enhanced Machine Learning Approach

Kamalakannan, T. ; Soji, Edwin Shalom

International journal of critical infrastructures, 2025, Vol.21 (1), p.1 [Periódico revisado por pares]

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Artificial intelligence for heart disease prediction and imputation of missing data in cardiovascular datasets
Artificial intelligence for heart disease prediction and imputation of missing data in cardiovascular datasets
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Artificial intelligence for heart disease prediction and imputation of missing data in cardiovascular datasets

Ahmed Haitham Najim ; Nejah Nasri

Cogent engineering, 2024-12, Vol.11 (1) [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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The potential of optical and SAR time-series data for the improvement of aboveground biomass carbon estimation in Southwestern China’s evergreen coniferous forests
The potential of optical and SAR time-series data for the improvement of aboveground biomass carbon estimation in Southwestern China’s evergreen coniferous forests
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The potential of optical and SAR time-series data for the improvement of aboveground biomass carbon estimation in Southwestern China’s evergreen coniferous forests

Yiru Zhang ; Binbin He ; Rui Chen ; Hongguo Zhang ; Chunquan Fan ; Jianpeng Yin ; Yanxi Li

GIScience and remote sensing, 2024-12, Vol.61 (1) [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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Machine learning techniques for vector control of permanent magnet synchronous motor drives
Machine learning techniques for vector control of permanent magnet synchronous motor drives
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Machine learning techniques for vector control of permanent magnet synchronous motor drives

Ashly Mary Tom ; J. L. Febin Daya

Cogent engineering, 2024-12, Vol.11 (1) [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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5
Gully-type debris flow susceptibility assessment based on a multi-channel multi-scale residual network fusing multi-source data: a case study of Nujiang Prefecture
Gully-type debris flow susceptibility assessment based on a multi-channel multi-scale residual network fusing multi-source data: a case study of Nujiang Prefecture
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Gully-type debris flow susceptibility assessment based on a multi-channel multi-scale residual network fusing multi-source data: a case study of Nujiang Prefecture

Liu, Cunxi ; Wang, Baoyun

All Earth, 2024-12, Vol.36 (1), p.1-18 [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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6
Enhancing intrusion detection in IoT networks using machine learning-based feature selection and ensemble models
Enhancing intrusion detection in IoT networks using machine learning-based feature selection and ensemble models
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Enhancing intrusion detection in IoT networks using machine learning-based feature selection and ensemble models

Ayoob Almotairi ; Samer Atawneh ; Osama A. Khashan ; Nour M. Khafajah

Systems science & control engineering, 2024-12, Vol.12 (1) [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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Leveraging machine learning and open-source spatial datasets to enhance flood susceptibility mapping in transboundary river basin
Leveraging machine learning and open-source spatial datasets to enhance flood susceptibility mapping in transboundary river basin
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Leveraging machine learning and open-source spatial datasets to enhance flood susceptibility mapping in transboundary river basin

Yogesh Bhattarai ; Sunil Duwal ; Sanjib Sharma ; Rocky Talchabhadel

International journal of digital earth, 2024-12, Vol.17 (1) [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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8
Quality analysis of machine learning methods applied to the geothermal potential assessment: a case study
Quality analysis of machine learning methods applied to the geothermal potential assessment: a case study
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Quality analysis of machine learning methods applied to the geothermal potential assessment: a case study

Cheng, Xianggang ; Qiao, Wei ; Hu, Dongqiang ; Qi, Zhilong ; Feng, Peichao ; Tinti, Francesco

Energy sources. Part A, Recovery, utilization, and environmental effects, 2024-12, Vol.46 (1), p.854-871 [Periódico revisado por pares]

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9
A review of artificial intelligence applications in wind turbine health monitoring
A review of artificial intelligence applications in wind turbine health monitoring
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A review of artificial intelligence applications in wind turbine health monitoring

Abirami Sasinthiran ; Sakthivel Gnanasekaran ; Ramesh Ragala

International journal of sustainable energy, 2024-12, Vol.43 (1) [Periódico revisado por pares]

Taylor & Francis Group

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10
Price prediction of residential buildings using random forest and artificial neural network
Price prediction of residential buildings using random forest and artificial neural network
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Price prediction of residential buildings using random forest and artificial neural network

Ashraf, Akram ; Rady, Mohammed ; Mahfouz, Sameh Youssef

HBRC journal, 2024-12, Vol.20 (1), p.23-41 [Periódico revisado por pares]

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Deste Autor:

  1. Liang, Z
  2. Lopes, A
  3. Roli, F
  4. Rodrigues, F
  5. Kittler, J

Neste Assunto:

  1. Machine Learning
  2. Machine Learning
  3. Science & Technology
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  5. Technology

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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