Rácz Anita et al. Effect of Dataset Size and Train/Test Split Ratios in QSAR/QSPR Multiclass Classification. (2021) MOLECULES 1420-3049 1420-3049 26 4, 31884450
Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[31884450]
  1. Pahar Madhurananda et al. COVID-19 cough classification using machine learning and global smartphone recordings. (2021) COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE 0010-4825 1879-0534 135
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32225848] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32225848, Kapcsolat: 30403772
  2. Hunyinbo Seyide et al. Incorporating phase behavior constraints in the multi-objective optimization of a warm vaporized solvent injection process. (2021) JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING 0920-4105 1873-4715 205
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32225880] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32225880, Kapcsolat: 30403803
  3. Kahloot Khalid M. et al. Algorithmic Splitting: A Method for Dataset Preparation. (2021) IEEE ACCESS 2169-3536 2169-3536 9 125229-125237
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32225905] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32225905, Kapcsolat: 30403829
  4. Lovrić Mario et al. Predictive Capability of QSAR Models Based on the CompTox Zebrafish Embryo Assays: An Imbalanced Classification Problem. (2021) MOLECULES 1420-3049 1420-3049 26 6 p. 1617
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32225924] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32225924, Kapcsolat: 30403859
  5. Zahera Hamada M. et al. I-AID: Identifying Actionable Information From Disaster-Related Tweets. (2021) IEEE ACCESS 2169-3536 2169-3536 9 118861-118870
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32225976] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 32225976, Kapcsolat: 30403934
  6. Setiawan Wahyudi et al. Deep Convolutional Neural Network AlexNet and Squeezenet for Maize Leaf Diseases Image Classification. (2021) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control 2503-2259 2503-2267 6 4 305-312
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32673816] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32673816, Kapcsolat: 31102096
  7. Yeo Changmo et al. Machining feature recognition based on deep neural networks to support tight integration with 3D CAD systems. (2021) SCIENTIFIC REPORTS 2045-2322 2045-2322 11 1
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32674224] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32674224, Kapcsolat: 31102587
  8. Farooque Aitazaz Ahsan et al. Forecasting daily evapotranspiration using artificial neural networks for sustainable irrigation scheduling. (2021) IRRIGATION SCIENCE 0342-7188 1432-1319 40 1 55-69
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32674237] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32674237, Kapcsolat: 31102600
  9. Hong Fan Wei et al. A Comparison between the Post- and Pre-dispersive Near Infrared Spectroscopy in Non-Destructive Brix Prediction Using Artificial Neural Network. (2021) ENGINEERING JOURNAL 0125-8281 25 10 39-49
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32674252] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32674252, Kapcsolat: 31102615
  10. Hdoufane Ismail et al. Development of QSAR Models Using Singular Value Decomposition Method: A Case Study for Predicting Anti-HIV-1 and Anti-HCV Biological Activities. (2021) BIOINTERFACE RESEARCH IN APPLIED CHEMISTRY 2069-5837 12 3 3090-3105
    Szakcikk (Folyóiratcikk) | Tudományos[32674265] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 32674265, Kapcsolat: 31102636
2023-12-03 17:24