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1Common features in lncRNA annotation and classification: A survey
C. Klapproth, R. Sen, P. Stadler, S. Findeiß, und J. Fallmann. Noncoding RNA, 7 (4): 77 (Dezember 2021)
vor 6 Monaten von @scadsfct
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classification
coding
extraction;
feature
learning
lncRNA;
machine
problems;
sequence;
classificationcodingextraction;featurelearninglncRNA;machineproblems;sequence;
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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 5 Monaten 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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2Assessing the Impact of Image Dataset Features on Privacy-Preserving Machine Learning
L. Lange, M. Heykeroth, und E. Rahm. arXiv preprint arXiv:2409.01329, (September 2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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area_responsibleai
area_bigdata
(cs.CR),
(cs.CV),
(cs.LG),
Computer
Cryptography
FOS:
Learning
Machine
Pattern
Recognition
Security
Vision
and
ep
information
sciences
area_responsibleaiarea_bigdata(cs.CR),(cs.CV),(cs.LG),ComputerCryptographyFOS:LearningMachinePatternRecognitionSecurityVisionandepinformationsciences
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1Stability selection enables robust learning of differential equations from limited noisy data
S. Maddu, {. Cheeseman, {. Sbalzarini, und {. Müller. Proceedings of the Royal Society of London : Series A, Mathematical, physical and engineering sciences, (Juni 2022)Publisher Copyright: © 2022 Royal Society Publishing. All rights reserved..
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
PAR
differential
equations,
learning
learning,
machine
proteins,
regression,
selection,
sparse
stability
statistical
theory
topic_lifescienceFIS_scadsPARdifferentialequations,learninglearning,machineproteins,regression,selection,sparsestabilitystatisticaltheory
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1RTASS: a RunTime Adaptable and Scalable System for Network-on-Chip-Based Architectures
N. Charaf, J. Haase, A. Kulisch, {. Elm, und D. Göhringer. 2023 26th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD), Seite 585--592. IEEE, (08.09.2023)Publisher Copyright: © 2023 IEEE.; 26th Euromicro Conference on Digital System Design, DSD 2023 ; Conference date: 06-09-2023 Through 08-09-2023.
vor 3 Monaten von @scadsfct
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topic_federatedlearn
Computer
Embedded
FIS_scads
Machine
Runtime,
Scalability,
Shape
algorithms,
architecture,
computing,
learning
vision,
topic_federatedlearnComputerEmbeddedFIS_scadsMachineRuntime,Scalability,Shapealgorithms,architecture,computing,learningvision,
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2Explainable Earth Surface Forecasting under Extreme Events
O. Pellicer-Valero, M. Fernández-Torres, C. Ji, M. Mahecha, und G. Camps-Valls. (2024)
vor 3 Monaten von @joum576e
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(cs.LG),
Computer
FOS:
Learning
Machine
and
information
sciences
sciences,
topic_earthenvironment
(cs.LG),ComputerFOS:LearningMachineandinformationsciencessciences,topic_earthenvironment
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2A Light-weight and Unsupervised Method for Near Real-time Behavioral Analysis using Operational Data Measurement
T. Vargis, und S. Ghiasvand. The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis, Dallas, Texas, USA, (Januar 2022)arXiv:2402.05114 cs.
vor 3 Monaten von @ghiasvan
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Cluster
Computer
Computing,
Distributed,
Learning
Machine
Parallel,
Science
and
myOwn
ClusterComputerComputing,Distributed,LearningMachineParallel,ScienceandmyOwn
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2Cloudy with a chance of precision: satellite’s autoconversion rates forecasting powered by machine learning
M. Novitasari, J. Quaas, und M. Rodrigues. Environmental Data Science, (2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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autoconversion
forecasting
learning
machine
rates
satellite
yaff
autoconversionforecastinglearningmachineratessatelliteyaff
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1Machine Learning Based Mobile Capacity Estimation for Roadside Parking
A. Kramm, E. Peukert, A. Ludwig, und B. Franczyk. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, (2024)
vor 3 Monaten von @scadsfct
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Based
Capacity
Estimation
Learning
Machine
Mobile
Parking
Roadside
yaff
BasedCapacityEstimationLearningMachineMobileParkingRoadsideyaff
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1Evaluating the DoC-Forest tool for Classifying the State of Consciousness in a Completely Locked-In Syndrome Patient
O. Kirsten, M. Bogdan, und S. Adama. 2023 7th International Conference on Imaging, Signal Processing and Communications (ICISPC), Seite 37-41. (2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Complexity
Computational
Consciousness
Information
Learning
Locked-In
Machine
Measures
Modeling
Neuroscience
Prediction
Predictive
Processing
Signal
Syndrome
Theory
Training
Zno
algorithms
and
data
learning
modeling
models
processing
ComplexityComputationalConsciousnessInformationLearningLocked-InMachineMeasuresModelingNeurosciencePredictionPredictiveProcessingSignalSyndromeTheoryTrainingZnoalgorithmsanddatalearningmodelingmodelsprocessing
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1Extendable hybrid approach to detect conscious states in a CLIS patient using machine learning
S. Adama, S. Wu, N. Nicolaou, und M. Bogdan. SNE Simul. Notes Eur., 32 (1): 37--45 (2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Zno
conscious
hybrid
learning
machine
patient
states
{CLIS}
Znoconscioushybridlearningmachinepatientstates{CLIS}
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1Cost-Sensitive Best Subset Selection for Logistic Regression: A Mixed-Integer Conic Optimization Perspective
R. Knauer, und E. Rodner. KI 2023: Advances in Artificial Intelligence: 46th German Conference on AI, Berlin, Germany, September 26--29, 2023, Proceedings, Seite 114--129. Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag, (2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Zno
best
conic
cost-sensitive
interpretable
learning
machine
meta-learning
mixed-integer
optimization
selection
subset
Znobestconiccost-sensitiveinterpretablelearningmachinemeta-learningmixed-integeroptimizationselectionsubset
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1MLcps: machine learning cumulative performance score for classification problems
A. Akshay, M. Abedi, N. Shekarchizadeh, F. Burkhard, M. Katoch, A. Bigger-Allen, R. Adam, K. Monastyrskaya, und A. Gheinani. GigaScience, (Dezember 2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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MLcps
Xack
Yaff
cumulative
learning
machine
performance
MLcpsXackYaffcumulativelearningmachineperformance
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