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A new red wine prediction framework using machine learning
A new red wine prediction framework using machine learning
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A new red wine prediction framework using machine learning

Ye, Chao ; Li, Ke ; Jia, Guo-zhu

Journal of physics. Conference series, 2020-11, Vol.1684 (1), p.12067 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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2
Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
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Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering

Sanchez-Lengeling, Benjamin ; Aspuru-Guzik, Alán

Science (American Association for the Advancement of Science), 2018-07, Vol.361 (6400), p.360-365 [Periódico revisado por pares]

United States

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3
Identification of connected arguments based on reasoning schemes "from expert opinion"
Identification of connected arguments based on reasoning schemes "from expert opinion"
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Identification of connected arguments based on reasoning schemes "from expert opinion"

Salomatina, N V ; Kononenko, I S ; Sidorova, E A ; Pimenov, I S

Journal of physics. Conference series, 2021-01, Vol.1715 (1), p.12013 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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4
Predict New App Quality By Using Machine Learning
Predict New App Quality By Using Machine Learning
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Predict New App Quality By Using Machine Learning

Zhong, Zhenghuan ; Bao, Yuhang ; Shen, Shiyao ; Zhou, Entong

Journal of physics. Conference series, 2020-12, Vol.1693 (1), p.12111 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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5
An Intelligent Procedure for Dynamic Evaluation in a Scientific Learning Session
An Intelligent Procedure for Dynamic Evaluation in a Scientific Learning Session
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An Intelligent Procedure for Dynamic Evaluation in a Scientific Learning Session

Diyer, Okacha ; Achtaich, Naceur ; Najib, Khalid

Journal of physics. Conference series, 2021-01, Vol.1743 (1), p.12012 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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6
Sentimental analysis using Machine learning techniques on python
Sentimental analysis using Machine learning techniques on python
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Sentimental analysis using Machine learning techniques on python

Sampoornam, K P ; Hemalatha, B ; Kaaviyasri, M ; Priyanka, K Jaya

IOP conference series. Materials Science and Engineering, 2021-03, Vol.1084 (1) [Periódico revisado por pares]

Bristol: IOP Publishing

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7
Nikkei Stock Market Price Index Prediction Using Machine Learning
Nikkei Stock Market Price Index Prediction Using Machine Learning
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Nikkei Stock Market Price Index Prediction Using Machine Learning

Harahap, Lukman A ; Lipikorn, Rajalida ; Kitamoto, Asanobu

Journal of physics. Conference series, 2020-06, Vol.1566 (1), p.12043 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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8
Combining theory and experiment in lithium–sulfur batteries: Current progress and future perspectives
Combining theory and experiment in lithium–sulfur batteries: Current progress and future perspectives
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Combining theory and experiment in lithium–sulfur batteries: Current progress and future perspectives

Chen, Xiang ; Hou, Tingzheng ; Persson, Kristin A. ; Zhang, Qiang

Materials today (Kidlington, England), 2019-01, Vol.22 (C), p.142-158 [Periódico revisado por pares]

United Kingdom: Elsevier Ltd

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9
Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
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Machine learning: Trends, perspectives, and prospects

Jordan, M. I. ; Mitchell, T. M.

Science (American Association for the Advancement of Science), 2015-07, Vol.349 (6245), p.255-260 [Periódico revisado por pares]

United States: American Association for the Advancement of Science

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10
Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning
Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning
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Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning

Ahneman, Derek T ; Estrada, Jesús G ; Lin, Shishi ; Dreher, Spencer D ; Doyle, Abigail G

Science (American Association for the Advancement of Science), 2018-04, Vol.360 (6385), p.186-190 [Periódico revisado por pares]

United States: The American Association for the Advancement of Science

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