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Deep learning: new computational modelling techniques for genomics
Deep learning: new computational modelling techniques for genomics
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Deep learning: new computational modelling techniques for genomics

Eraslan, Gökcen ; Avsec, Žiga ; Gagneur, Julien ; Theis, Fabian J

Nature reviews. Genetics, 2019-07, Vol.20 (7), p.389-403 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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2
Fast Global Convergence of Natural Policy Gradient Methods with Entropy Regularization
Fast Global Convergence of Natural Policy Gradient Methods with Entropy Regularization
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Fast Global Convergence of Natural Policy Gradient Methods with Entropy Regularization

Cen, Shicong ; Cheng, Chen ; Chen, Yuxin ; Wei, Yuting ; Chi, Yuejie

Operations research, 2022-07, Vol.70 (4), p.2563-2578 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: INFORMS

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3
Human-in-the-loop machine learning: a state of the art
Human-in-the-loop machine learning: a state of the art
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Human-in-the-loop machine learning: a state of the art

Mosqueira-Rey, Eduardo ; Hernández-Pereira, Elena ; Alonso-Ríos, David ; Bobes-Bascarán, José ; Fernández-Leal, Ángel

The Artificial intelligence review, 2023-04, Vol.56 (4), p.3005-3054 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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4
Conducting two evidence syntheses in six weeks - experiences with and evaluation of a pilot project
Conducting two evidence syntheses in six weeks - experiences with and evaluation of a pilot project
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Conducting two evidence syntheses in six weeks - experiences with and evaluation of a pilot project

Ames, Heather Melanie R ; Kornar, Hege ; Evensen, Line Holtet ; Lidal, Ingeborg Beate ; Hafstad, Elisabet ; Hestevik, Christine Hillestad ; Jardim, Patricia Sofia Jacobsen ; Hval, Gyri

BMC medical research methodology, 2024-09, Vol.24 (1), p.208 [Periódico revisado por pares]

London: BioMed Central Ltd

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5
Assessing improvements in global ocean pCO.sub.2 machine learning reconstructions with Southern Ocean autonomous sampling
Assessing improvements in global ocean pCO.sub.2 machine learning reconstructions with Southern Ocean autonomous sampling
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Assessing improvements in global ocean pCO.sub.2 machine learning reconstructions with Southern Ocean autonomous sampling

Heimdal, Thea H ; McKinley, Galen A ; Sutton, Adrienne J ; Fay, Amanda R ; Gloege, Lucas

Biogeosciences, 2024-04, Vol.21 (8), p.2159 [Periódico revisado por pares]

Copernicus GmbH

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6
Correction: Determining soil particle-size distribution from infrared spectra using machine learning predictions: Methodology and modeling
Correction: Determining soil particle-size distribution from infrared spectra using machine learning predictions: Methodology and modeling
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Correction: Determining soil particle-size distribution from infrared spectra using machine learning predictions: Methodology and modeling

Jeanne Parent, Elizabeth ; Parent, Serge-Étienne ; Parent, Léon Etienne

PloS one, 2022-08, Vol.17 (8), p.e0273277 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: Public Library of Science

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7
A reservoir bubble point pressure prediction model using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
A reservoir bubble point pressure prediction model using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
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A reservoir bubble point pressure prediction model using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

Alakbari, Fahd Saeed ; Mohyaldinn, Mysara Eissa ; Ayoub, Mohammed Abdalla ; Muhsan, Ali Samer ; Hussein, Ibnelwaleed A

PloS one, 2022-08, Vol.17 (8), p.e0272790 [Periódico revisado por pares]

Public Library of Science

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8
Classification of Low Earth Orbit
Classification of Low Earth Orbit
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Classification of Low Earth Orbit

Qashoa, Randa ; Lee, Regina

Sensors (Basel, Switzerland), 2023-07, Vol.23 (14) [Periódico revisado por pares]

MDPI AG

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9
Solving the [Formula omitted] tension in f
Solving the [Formula omitted] tension in f
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Solving the [Formula omitted] tension in f

Aljaf, Muhsin ; Elizalde, Emilio ; Khurshudyan, Martiros ; Myrzakulov, Kairat ; Zhadyranova, Aliya

The European physical journal. C, Particles and fields, 2022-12, Vol.82 (12) [Periódico revisado por pares]

Springer

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10
Solving the [Formula omitted] tension in f gravity through Bayesian machine learning
Solving the [Formula omitted] tension in f gravity through Bayesian machine learning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Solving the [Formula omitted] tension in f gravity through Bayesian machine learning

Aljaf, Muhsin ; Elizalde, Emilio ; Khurshudyan, Ma ; Myrzakulov, Kairat ; Zhadyranova, Aliya

The European physical journal. C, Particles and fields, 2022-12, Vol.82 (12) [Periódico revisado por pares]

Springer

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