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"Machine Learning"
im Bestand: Gesamter Bestand
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42111
Year-round daily wildfire prediction and key factor analysis using machine learning: a case study of Gangwon State, South Korea
Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 15.8.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-12
42112
YI 2.1 Pulse Wave Velocity Estimation from the Radial Pulse Waveform using Gaussian Process Regression: A Machine Learning Based Study
Enthalten in Artery research Bd. 26, 31.12.2020, Nr. 1, date:12.2020: S12
42113
Yield prediction by machine learning from UAS-based multi-sensor data fusion in soybean
Enthalten in Plant methods Bd. 16, 1.6.2020, Nr. 1, date:12.2020: 1-16
42114
Yield prediction, pest and disease diagnosis, soil fertility mapping, precision irrigation scheduling, and food quality assessment using machine learning and deep learning algorithms
Enthalten in Discover food Bd. 5, 20.3.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-23
42115
You are smarter than you think: (super) machine learning in context
Enthalten in European journal of epidemiology Bd. 33, 9.5.2018, Nr. 5, date:5.2018: 437-440
42116
ZenGuard a machine learning based zero trust framework for context aware threat mitigation using SIEM SOAR and UEBA
Enthalten in Scientific reports Bd. 15, 14.10.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-18
42117
Zero and few shot action recognition in videos with caption semantic and generative assist
Enthalten in International journal of information technology Bd. 16, 7.4.2024, Nr. 5, date:6.2024: 3121-3133
42118
Zero-Day Malware Classification and Detection Using Machine Learning
Enthalten in SN Computer Science Bd. 5, 12.12.2023, Nr. 1, date:1.2024: 1-9
42119
ZnO nanoflower-mediated paper-based electrochemical biosensor for perfect classification of cardiac biomarkers with physics-informed machine learning
Enthalten in Microchimica acta Bd. 192, 26.3.2025, Nr. 4, date:4.2025: 1-13
42120
Zoning map for drought prediction using integrated machine learning models with a nomadic people optimization algorithm
Enthalten in Natural hazards Bd. 104, 19.8.2020, Nr. 1, date:10.2020: 537-579
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