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    Machine Learning-Based Early Warning Level Prediction for Cyanobacterial Blooms Using Environmental Variable Selection and Data Resampling.
    Kim, Jin Hwi ; Lee, Hankyu ; et al.
    In: Toxics, Jg. 11 (2023-12-01), Heft 12, S. 955-974
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    Assessment of Different Machine Learning Methods for Reservoir Outflow Forecasting.
    Soria-Lopez, Anton ; Sobrido-Pouso, Carlos ; et al.
    In: Water (20734441), Jg. 15 (2023-10-01), Heft 19, S. 3380-3400
    Online academicJournal
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    Exploring Gut Microbiome in Predicting the Efficacy of Immunotherapy in Non-Small Cell Lung Cancer.
    Liu, Ben ; Chau, Justin ; et al.
    In: Cancers, Jg. 14 (2022-11-01), Heft 21, S. 5401-5414
    Online academicJournal
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    State of Asthma-Related Hospital Admissions in New Zealand and Predicting Length of Stay Using Machine Learning.
    Jayamini, Widana Kankanamge Darsha ; Mirza, Farhaan ; et al.
    In: Applied Sciences (2076-3417), Jg. 12 (2022-10-01), Heft 19, S. 9890-9904
    Online academicJournal
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    Development of an On-Line Defect Detection System for EDM Process.
    Lyu, Yu-Ting ; Jan, Chia-Ming ; et al.
    In: Applied Sciences (2076-3417), Jg. 12 (2022-02-15), Heft 4, S. 2230-2244
    Online academicJournal
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    Clinical Characteristics of COVID-19 Patients and Application to an Artificial Intelligence System for Disease Surveillance.
    Wang, Ying-Chuan ; Tsai, Dung-Jang ; et al.
    In: Journal of Clinical Medicine, Jg. 11 (2022-03-01), Heft 5, S. 1437
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    Machine-Learning-Based Coefficient of Performance Prediction Model for Heat Pump Systems.
    Shin, Ji-Hyun ; Cho, Young-Hum
    In: Applied Sciences (2076-3417), Jg. 12 (2022), Heft 1, S. 362-375
    Online academicJournal
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    Optimization of 2024-T3 Aluminum Alloy Friction Stir Welding Using Random Forest, XGBoost, and MLP Machine Learning Techniques.
    Myśliwiec, Piotr ; Kubit, Andrzej ; et al.
    In: Materials (1996-1944), Jg. 17 (2024-04-01), Heft 7, S. 1452-1473
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    Global Terrestrial Evapotranspiration Estimation from Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Data.
    Xie, Zijing ; Yao, Yunjun ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 16 (2024), Heft 1, S. 44-60
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    Analysis of the Frictional Performance of AW-5251 Aluminium Alloy Sheets Using the Random Forest Machine Learning Algorithm and Multilayer Perceptron.
    Trzepieciński, Tomasz ; Najm, Sherwan Mohammed ; et al.
    In: Materials (1996-1944), Jg. 16 (2023-08-01), Heft 15, S. 5207-5226
    Online academicJournal
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    Prediction of Strength and CBR Characteristics of Chemically Stabilized Coal Gangue: ANN and Random Forest Tree Approach.
    Amin, Muhammad Nasir ; Iqbal, Mudassir ; et al.
    In: Materials (1996-1944), Jg. 15 (2022-06-15), Heft 12, S. 4330-4348
    Online academicJournal
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    Modeling the Price of Electric Vehicles as an Element of Promotion of Environmental Safety and Climate Neutrality: Evidence from Poland.
    Grzelak, Małgorzata ; Rykała, Magdalena
    In: Energies (19961073), Jg. 14 (2021-12-15), Heft 24, S. 8534
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    Comparison of Random Forest, Support Vector Machines, and Neural Networks for Post-Disaster Forest Species Mapping of the Krkonoše/Karkonosze Transboundary Biosphere Reserve.
    Zagajewski, Bogdan ; Kluczek, Marcin ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 13 (2021-07-01), Heft 13, S. 2581
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