Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 5
Izvirni znanstveni članek
Oznake: asociacijsko pravilo rudarjenja;evolucijski algoritmi;optimizacija;internet stvari;association rule mining;smart agriculture;optimization;evolutionary algotihms;internet of things;
Leto: 2023 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: športni trenerji;računalniška inteligenca;kognitivni modeli;artificial sport trainer;digital twin;cognitive models;computational intelligence;
The rapid development of computer science and telecommunications has brought new ways and practices to sport training. The artificial sport trainer, founded on computational intelligence algorithms, has gained momentum in the last years. However, artificial sport trainer usually suffers from a lac ...
Leto: 2021 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: mestna zelena mobilnost;prednosti izposoje koles;strojno učenje;globoko učenje;cities green mobility;bike sharing demand prediction;cable car demand prediction;machine learning;deep learning;
Leto: 2024 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: asociacijsko pravilo rudarjenja;razložljiva umetna inteligenac;numerične asociacije;optimizacijski algoritmi;association rule mining;explainable artificial intelligence;XAI;numerical association rule mining;optimization algorithms;
This paper defines time-series numerical association rule mining in smart-agriculture applications from an explainable-AI perspective. Two novel explainable methods are presented, along with a newly developed algorithm for time-series numerical association rule mining. Unlike previous approaches, su ...
Leto: 2025 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: avtoenkoderji;napoved temperature;hibridni modeli;vročinski val;autoencoder;temperature prediction;hybrid models;heatwave;
This paper proposes two hybrid approaches based on Autoencoders (AEs) for long-term temperature prediction. The first algorithm comprises an AE trained to learn temperature patterns, which is then linked to a second AE, used to detect possible anomalies and provide a final temperature prediction. Th ...
Leto: 2024 Vir: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (UM FERI)
Št. zadetkov: 5
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: