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2Destination Prediction Based on Partial Trajectory Data
P. Ebel, I. Göl, C. Lingenfelder, und A. Vogelsang. (2020)
vor 2 Tagen von @scadsfct
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Based
Data
Destination
Partial
Prediction
Trajectory
on
BasedDataDestinationPartialPredictionTrajectoryon
(0)
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2Destination Prediction Based on Partial Trajectory Data
P. Ebel, I. Göl, C. Lingenfelder, und A. Vogelsang. (2020)
vor 2 Tagen von @scads.ai
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Destination
Partial
Prediction
Data
Trajectory
from:scadsfct
Based
on
DestinationPartialPredictionDataTrajectoryfrom:scadsfctBasedon
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2ICEBOAT: An Interactive User Behavior Analysis Tool for Automotive User Interfaces
P. Ebel, K. Gülle, C. Lingenfelder, und A. Vogelsang. Adjunct Proceedings of the 35th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (2022)
vor 2 Tagen von @scads.ai
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Interaction
Visualization
Data
Driving
Tools
In-Vehicle
Information
from:scadsfct
System
Design
Naturalistic
Human-Computer
InteractionVisualizationDataDrivingToolsIn-VehicleInformationfrom:scadsfctSystemDesignNaturalisticHuman-Computer
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2ICEBOAT: An Interactive User Behavior Analysis Tool for Automotive User Interfaces
P. Ebel, K. Gülle, C. Lingenfelder, und A. Vogelsang. Adjunct Proceedings of the 35th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (2022)
vor 2 Tagen von @scadsfct
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Data
Design
Driving
Human-Computer
In-Vehicle
Information
Interaction
Naturalistic
System
Tools
Visualization
DataDesignDrivingHuman-ComputerIn-VehicleInformationInteractionNaturalisticSystemToolsVisualization
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2PEARL: Physical Environment based Augmented Reality Lenses for In-Situ Human Movement Analysis
W. Luo, Z. Yu, R. Rzayev, M. Satkowski, S. Gumhold, M. McGinity, und R. Dachselt. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 381, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (April 2023)
vor 2 Tagen von @scadsfct
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Analytics
Immersive
In-situ
affordance
analysis
augmented/mixed
data
movement
physical
reality
referents
visualization
AnalyticsImmersiveIn-situaffordanceanalysisaugmented/mixeddatamovementphysicalrealityreferentsvisualization
(0)
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2PEARL: Physical Environment based Augmented Reality Lenses for In-Situ Human Movement Analysis
W. Luo, Z. Yu, R. Rzayev, M. Satkowski, S. Gumhold, M. McGinity, und R. Dachselt. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 381, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (April 2023)
vor 2 Tagen von @scads.ai
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visualization
reality
data
augmented/mixed
analysis
from:scadsfct
Analytics
In-situ
affordance
Immersive
movement
referents
physical
visualizationrealitydataaugmented/mixedanalysisfrom:scadsfctAnalyticsIn-situaffordanceImmersivemovementreferentsphysical
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3Mathematical principles of topological and geometric data analysis
P. Joharinad, und J. Jost. Springer International Publishing, Cham, (2023)
vor 2 Tagen von @scadsfct
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analysis
data
geometric
topological
analysisdatageometrictopological
(0)
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3Mathematical principles of topological and geometric data analysis
P. Joharinad, und J. Jost. Springer International Publishing, Cham, (2023)
vor 2 Tagen von @scads.ai
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data
geometric
analysis
from:scadsfct
topological
datageometricanalysisfrom:scadsfcttopological
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1Stability selection enables robust learning of partial differential equations from limited noisy data
S. Maddu, B. Cheeseman, I. Sbalzarini, und C. Müller. (2019)
vor 30 Tagen von @scadsfct
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(cs.LG),
(math.NA),
(physics.data-an),
Analysis
Analysis,
Computer
Data
FOS:
Learning
Machine
Mathematics,
Numerical
Physical
Probability
Statistics
and
information
sciences
sciences,
(cs.LG),(math.NA),(physics.data-an),AnalysisAnalysis,ComputerDataFOS:LearningMachineMathematics,NumericalPhysicalProbabilityStatisticsandinformationsciencessciences,
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1Graph Mining for Complex Data Analytics
A. Petermann, M. Junghanns, S. Kemper, K. Gómez, N. Teichmann, und E. Rahm. 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), Seite 1316--1319. (Dezember 2016)
vor einem Monat von @scadsfct
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Data
Intelligence
Mining;Business
algorithms;Conferences;Graph
analysis;Data
and
design
mining;Business;Algorithm
models;Libraries;Partitioning
DataIntelligenceMining;Businessalgorithms;Conferences;Graphanalysis;Dataanddesignmining;Business;Algorithmmodels;Libraries;Partitioning
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1Artificial intelligence in liver diseases: Improving diagnostics, prognostics and response prediction
D. Nam, J. Chapiro, V. Paradis, T. Seraphin, und J. Kather. JHEP Rep., 4 (4): 100443 (April 2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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AI,
Artificial
CNN,
Communications
DICOM,
Diagnosis;
Digital
HCC,
Imaging
Individual
ML,
MVI,
Medicine;
NAFLD,
NASH,
Prognosis
Reporting
TACE,
TRIPOD,
Transparent
WSIs,
a
and
artificial
carcinoma;
chemoembolisation;
convolutional
data
deep
diagnostic
disease;
fatty
for
hepatocellular
images;
imaging;
in
integration
intelligence;
invasion;
learning;
liver
machine
microvascular
model
multimodal
multivariable
network;
neural
non-alcoholic
of
or
prediction
slide
steatohepatitis;
support
system;
transarterial
whole
AI,ArtificialCNN,CommunicationsDICOM,Diagnosis;DigitalHCC,ImagingIndividualML,MVI,Medicine;NAFLD,NASH,PrognosisReportingTACE,TRIPOD,TransparentWSIs,aandartificialcarcinoma;chemoembolisation;convolutionaldatadeepdiagnosticdisease;fattyforhepatocellularimages;imaging;inintegrationintelligence;invasion;learning;livermachinemicrovascularmodelmultimodalmultivariablenetwork;neuralnon-alcoholicoforpredictionslidesteatohepatitis;supportsystem;transarterialwhole
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1Multi-source dataset of e-commerce products with attributes for property matching
D. Ayala, I. Hernández, D. Ruiz, und E. Rahm. Data Brief, 41 (107884): 107884 (April 2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Data
Ontology;
Property
engineering;
integration;
matching
DataOntology;Propertyengineering;integration;matching
(0)
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1Automated algorithm selection: Survey and perspectives
P. Kerschke, H. Hoos, F. Neumann, und H. Trautmann. Evol. Comput., 27 (1): 3--45 (2019)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Automated
algorithm
analysis;
approaches;
automated
combinatorial
configuration;
continuous
data
exploratory
feature-based
landscape
learning;
machine
metalearning
optimisation;
selection;
streams.;
Automatedalgorithmanalysis;approaches;automatedcombinatorialconfiguration;continuousdataexploratoryfeature-basedlandscapelearning;machinemetalearningoptimisation;selection;streams.;
(0)
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1Toward Veracity Assessment in RDF Knowledge Bases: An Exploratory Analysis
D. Esteves, A. Rula, A. Reddy, und J. Lehmann. J. Data and Information Quality, (Februar 2018)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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DeFacto,
analysis
benchmark,
checking,
data
data,
exploratory
fact
linked
quality,
trustworthiness,
DeFacto,analysisbenchmark,checking,datadata,exploratoryfactlinkedquality,trustworthiness,
(0)
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1Integration of mathematical model predictions into routine workflows to support clinical decision making in haematology
K. Hoffmann, K. Cazemier, C. Baldow, S. Schuster, Y. Kheifetz, S. Schirm, M. Horn, T. Ernst, C. Volgmann, C. Thiede und 7 andere Autor(en). BMC Med. Inform. Decis. Mak., 20 (1): 28 (Februar 2020)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Clinical
Computer
Data
Haematology;
Individual
Mathematical
Model-based
Routine
Support
decision-making;
management;
modelling;
optimization;
planning;
simulation;
system
therapy
treatment
workflow;
ClinicalComputerDataHaematology;IndividualMathematicalModel-basedRoutineSupportdecision-making;management;modelling;optimization;planning;simulation;systemtherapytreatmentworkflow;
(0)
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1ConvGeN: A convex space learning approach for deep-generative oversampling and imbalanced classification of small tabular datasets
K. Schultz, S. Bej, W. Hahn, M. Wolfien, P. Srivastava, und O. Wolkenhauer. Pattern Recognition, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Convex
GAN,
Imbalanced
LoRAS,
Tabular
data
data,
learning,
space
ConvexGAN,ImbalancedLoRAS,Tabulardatadata,learning,space
(0)
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1Machine Learning Made Easy (MLme): a comprehensive toolkit for machine learning-driven data analysis
A. Akshay, M. Katoch, N. Shekarchizadeh, M. Abedi, A. Sharma, F. Burkhard, R. Adam, K. Monastyrskaya, und A. Gheinani. Gigascience, (Januar 2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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AutoML;
analysis;
classification
data
learning;
machine
problems;
visualization
AutoML;analysis;classificationdatalearning;machineproblems;visualization
(0)
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1Ten topics to get started in medical informatics research
M. Wolfien, N. Ahmadi, K. Fitzer, S. Grummt, K. Heine, I. Jung, D. Krefting, A. Kühn, Y. Peng, I. Reinecke und 7 andere Autor(en). J. Med. Internet Res., (Juli 2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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clinical
communication;
data
data;
digital
health
health;
informatics;
interdisciplinary
medical
research
clinicalcommunication;datadata;digitalhealthhealth;informatics;interdisciplinarymedicalresearch
(0)
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1Methods used in the development of common data models for health data: Scoping review
N. Ahmadi, M. Zoch, P. Kelbert, R. Noll, J. Schaaf, M. Wolfien, und M. Sedlmayr. JMIR Med. Inform., (August 2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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;
Data
Development
Healthcare
Healthcare;
Informatics
Informatics;
Interoperability
Interoperability;
Medical
Observational
Outcomes
Partnership
Partnership;
Process
Process;
Repositories
Repositories;
Standardized
Suggestive
common
data
data;
electronic
elements
elements;
harmonisation
harmonisation;
health
involvement
model
model;
record
record;
stakeholder
;DataDevelopmentHealthcareHealthcare;InformaticsInformatics;InteroperabilityInteroperability;MedicalObservationalOutcomesPartnershipPartnership;ProcessProcess;RepositoriesRepositories;StandardizedSuggestivecommondatadata;electronicelementselements;harmonisationharmonisation;healthinvolvementmodelmodel;recordrecord;stakeholder
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