標(biāo)題: Titlebook: Data Science – Analytics and Applications; Proceedings of the 1 Peter Haber,Thomas Lampoltshammer,Manfred Mayr Conference proceedings 2017 [打印本頁(yè)] 作者: Auditory-Nerve 時(shí)間: 2025-3-21 19:19
書(shū)目名稱(chēng)Data Science – Analytics and Applications影響因子(影響力)
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書(shū)目名稱(chēng)Data Science – Analytics and Applications網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度
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書(shū)目名稱(chēng)Data Science – Analytics and Applications讀者反饋
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作者: constitute 時(shí)間: 2025-3-21 21:16 作者: 產(chǎn)生 時(shí)間: 2025-3-22 01:33 作者: 吸引人的花招 時(shí)間: 2025-3-22 07:40 作者: Locale 時(shí)間: 2025-3-22 09:39 作者: FLING 時(shí)間: 2025-3-22 13:40
K. Selva Bhuvaneswari,P. Geethaeichhaltigkeit der Daten erfordert Methoden, die – je nach den Eigenschaften der Informationen, die gewonnen werden sollen – auf verschiedene Aufgaben zugeschnitten sind. In letzter Zeit wurden graphenbasierte Methoden entwickelt, die es hierarchischen, unscharfen und nicht-gau?f?rmigen Dichtemerkma作者: FLING 時(shí)間: 2025-3-22 18:13 作者: accordance 時(shí)間: 2025-3-22 23:05
Reddy Rani Vangimalla,Jaya Sreevalsan-Nairinellen Lernens. Die Graphenerstellung ist eine schwierige Aufgabe. Bis zu n2 Objektpaare sollten intuitiv verglichen werden, um das Problem für eine Reihe von n Objekten zu l?sen. Für gro?e Objektreihen wurden N?herungsl?sungen für dieses Problem vorgeschlagen, welche die Komplexit?t der Aufgabe th作者: 小步走路 時(shí)間: 2025-3-23 02:31
Suresh Balusamy,Alexander N. Dudin,B. Malarzen, ihre Produkte zu verbessern, ben?tigen Kunden sie als Unterstützung für die Entscheidungsfindung. Mit Bewertungen, Kommentaren und zus?tzlichen Informationen versuchen viele Onlineshops potenzielle Kunden dazu zu animieren, auf ihrer Seite einzukaufen. Allerdings mangelt es aktuellen Online-Bew作者: 不確定 時(shí)間: 2025-3-23 06:55
https://doi.org/10.1007/978-981-13-0716-4nen ausschlie?lich auf die englische Sprache. Au?erdem ist die Hyperparameterabstimmung ein Prozess, der selten gut dokumentiert (speziell für nicht-englische Texte), jedoch sehr wichtig ist, um hochqualitative Wortwiedergaben zu erhalten. In dieser Arbeit zeigen wir, wie verschiedene Hyperparameter作者: Frequency-Range 時(shí)間: 2025-3-23 13:02 作者: 可互換 時(shí)間: 2025-3-23 15:00
R. Syama,G. Sai Sundara Krishnanes Belastungsverhalten einer Gruppe gleicher Kunden dar, z. B. einer Gruppe von Haushalts-, Industrie- oder gewerblichen Kunden. Eine verbreitete Methode der Erstellung von Belastungsarten ist die Bündelung individueller Energieverbraucher auf der Basis ihres j?hrlichen Stromverbrauchs. Um ein zufri作者: Influx 時(shí)間: 2025-3-23 18:56 作者: 有罪 時(shí)間: 2025-3-23 23:14
Studies in Computational Intelligencealit?t schwer zu erreichen ist. Die Verbesserung der Qualit?t ist noch immer die gr??te Herausforderung, der sich die Stahlbranche gegenüber sieht. Das EUProjekt PRESED (Predictive Sensor Data Mining for Product Quality Improvement) [Vorrausschauende Sensordatengewinnung zur Verbesserung der Produkt作者: 蘆筍 時(shí)間: 2025-3-24 02:34
Andrew Schumann,Ludmila Akimova hochentwickelten Alarmsteuerungssytemen ausgestattet sind, reagieren diese haupts?chlich auf Einzelereignisse. Aufgrund der gro?en Anzahl und der verschiedenen Arten von Datenquellen ist ein einheitlicher Ansatz zur Anomalieerkennung nicht immer m?glich. Eine weitverbreitete Datenart sind Logeintr?作者: right-atrium 時(shí)間: 2025-3-24 08:35 作者: duplicate 時(shí)間: 2025-3-24 10:40 作者: mydriatic 時(shí)間: 2025-3-24 15:33
http://image.papertrans.cn/d/image/263135.jpg作者: AWE 時(shí)間: 2025-3-24 19:23 作者: assail 時(shí)間: 2025-3-25 02:41
https://doi.org/10.1007/978-981-13-0716-4analysemodell verwendet werden. Letzteres dient nicht nur einer intrinsischen Bewertung der deutschen Worteinbettungen, sondern zeigt au?erdem, ob Kundenwünsche nur durch das Einbetten von Dokumenten vorhergesagt werden k?nnen.作者: 牌帶來(lái) 時(shí)間: 2025-3-25 04:46 作者: verdict 時(shí)間: 2025-3-25 11:28
https://doi.org/10.1007/978-3-031-15556-7erung zu verwenden. Wir gehen davon aus, dass diese Abhandlung neue Einblicke in virtuelle W?hrungs?kosysteme bietet und als Grundlage für das Design zukünftiger Untersuchungsmethoden und -infrastrukturen dienen kann.作者: 尖叫 時(shí)間: 2025-3-25 14:53 作者: semiskilled 時(shí)間: 2025-3-25 18:21 作者: 記憶法 時(shí)間: 2025-3-25 22:06
The Choice of Metric for Clustering of Electrical Power Distribution Consumerss?tzlich zeigen wir eine neue Metrik, die auch im Vergleich enthalten ist. Die Metriken und die Qualit?t der damit erstellten Belastungsarten werden unter Verwendung von Realdatens?tzen untersucht, die über intelligente Stromz?hler des Verteilungsnetzes erhoben wurden.作者: N斯巴達(dá)人 時(shí)間: 2025-3-26 02:37 作者: Insulin 時(shí)間: 2025-3-26 06:18 作者: MINT 時(shí)間: 2025-3-26 10:11
Anthony Bonato,Fionn Mc Inerneyr that uses available knowledge during the forecasting process, and (ii) an Artificial Neural Network that has to be trained before the actual forecasting process occurs. The outcomes show that integrating more knowledge into the forecasting process enables better results in terms of forecast accuracy作者: transdermal 時(shí)間: 2025-3-26 16:26 作者: 臭了生氣 時(shí)間: 2025-3-26 18:46
Knowledge-Based Short-Term Load-Forecasting for Maritime Container Terminalsr that uses available knowledge during the forecasting process, and (ii) an Artificial Neural Network that has to be trained before the actual forecasting process occurs. The outcomes show that integrating more knowledge into the forecasting process enables better results in terms of forecast accuracy作者: encomiast 時(shí)間: 2025-3-26 23:25
Anomaly Detection and Structural Analysis in Industrial Production Environmentsn wir sequentielle Alarmdaten zur Anomalieerkennung und -auswertung, basierend auf erstrangigen Markov-Kettenmodellen. Wir umrei?en hypothesegetriebene und beschreibungsorientierte Modellierungsoptionen. Au?erdem stellen wir ein interaktives Dashboard zur Verfügung, um die Ergebnisse zu untersuchen und darzustellen.作者: recede 時(shí)間: 2025-3-27 04:40 作者: invert 時(shí)間: 2025-3-27 05:57
Third Party Effect: Community Based Spreading in Complex Networks sind. Wir stellen fest, dass die Streuf?higkeiten einer Gemeinschaft gegenüber einer anderen durch das interne Verhalten von Drittgemeinschaften beeinflusst wird. Unsere Ergebnisse bieten Einblicke in Systeme mit reichhaltigen Informationsstrukturen und in Populationen mit vielf?ltigen Immunreaktionen.作者: 繁忙 時(shí)間: 2025-3-27 13:05 作者: 膝蓋 時(shí)間: 2025-3-27 14:47 作者: MAIM 時(shí)間: 2025-3-27 18:03 作者: hemorrhage 時(shí)間: 2025-3-27 22:32
Knowledge-Based Short-Term Load-Forecasting for Maritime Container Terminalsnt in modern energy systems has increased. Integrating knowledge of planned operations at industrial sites into the following day’s energy-consumption forecasting process provides advantages. In the case of a maritime container terminal, these operation plans are based on the list of ship arrivals a作者: 螢火蟲(chóng) 時(shí)間: 2025-3-28 05:06 作者: 分離 時(shí)間: 2025-3-28 07:41 作者: 榮幸 時(shí)間: 2025-3-28 13:47 作者: 事物的方面 時(shí)間: 2025-3-28 17:41
Information Extraction Engine for Sentiment-Topic Matching in Product Intelligence Applicationszen, ihre Produkte zu verbessern, ben?tigen Kunden sie als Unterstützung für die Entscheidungsfindung. Mit Bewertungen, Kommentaren und zus?tzlichen Informationen versuchen viele Onlineshops potenzielle Kunden dazu zu animieren, auf ihrer Seite einzukaufen. Allerdings mangelt es aktuellen Online-Bew作者: 拉開(kāi)這車(chē)床 時(shí)間: 2025-3-28 20:04 作者: fulcrum 時(shí)間: 2025-3-28 23:22
Feature Extraction and Large Activity-Set Recognition Using Mobile Phone Sensorsir beginnen mit der Betrachtung und Bewertung der Beschr?nkungen der g?ngigen Aktivit?tserkennungsans?tze für Mobiltelefone. Danach stellen wir unseren Ansatz zur Erkennung einer gro?en Anzahl von Aktivit?ten vor, welche die meisten Nutzeraktivit?ten abdeckt. Au?erdem werden verschiedene Umgebungen 作者: Commentary 時(shí)間: 2025-3-29 04:10 作者: Narrative 時(shí)間: 2025-3-29 09:19 作者: 精美食品 時(shí)間: 2025-3-29 14:23 作者: 急性 時(shí)間: 2025-3-29 19:07 作者: 精美食品 時(shí)間: 2025-3-29 23:38
Semantically Annotated Manufacturing Data to support Decision Making in Industry 4.0: A Use-Case Driomatisierung und datengetriebene Methoden zu erh?hen. Intelligente Fertigung nutzt Theorien cyber-physischer Systeme, dem Internet der Dinge sowie des Cloud-Computing. In dieser Abhandlung konzentrieren sich die Autoren auf Ontologie und (r?umliche) Semantik, die als Technologie dienen, um semantisc作者: 傷心 時(shí)間: 2025-3-30 01:41
iDSC2017 / http://www.idsc.at) organized by Salzburg University of Applied Sciences in cooperation with Information Professionals GmbH, established a new key Data Science event, by providing a forum for the international exchange of Data Science technologies and applications...?.978-3-658-19287-7作者: Project 時(shí)間: 2025-3-30 06:11 作者: 晚來(lái)的提名 時(shí)間: 2025-3-30 08:36 作者: ORBIT 時(shí)間: 2025-3-30 13:34
Cosine Approximate Nearest Neighborsschnell auszuschlie?en, was zu weniger allgemeinen ?hnlichkeitsberechnungen und erh?hter Effizienz führt. Wir vergleichen unsere Methode mit mehreren g?ngigen Ann?herungs- und exakten Grundwerten von sechs Datens?tzen aus der Praxis. Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz einen guten Kompromiss作者: dainty 時(shí)間: 2025-3-30 16:44
Information Extraction Engine for Sentiment-Topic Matching in Product Intelligence Applicationsnline-Produktbewertungen zur Stimmungsanalyse auf Bestandteilsebene angewendet. Der vollautomatisierte Prozess durchsucht das Internet nach Expertenbewertungen, die sich auf Produktbestandteile beziehen, und aggregiert die Stimmungswerte der Bewertungen.作者: 濕潤(rùn) 時(shí)間: 2025-3-30 22:36 作者: neutral-posture 時(shí)間: 2025-3-31 04:36 作者: 天氣 時(shí)間: 2025-3-31 08:34
Semantically Annotated Manufacturing Data to support Decision Making in Industry 4.0: A Use-Case Dri Zweck entwickelt wurde – und h?ngt r?umliche Informationen an. Der in dieser Abhandlung vorgestellte Ansatz nutzt eine Analyse von Fertigungsdaten in Bezug auf Semantik und r?umliche Abmessung. Die Methodologie wird auf zwei Anwendungsf?lle für ein Halbleiterfertigungsunternehmen angewendet. Der er
