Applied Computer Science - Tom Vol. 19, no 1 (2023) - BazTech - Yadda

Tom - szczegóły

Tytuł artykułu

Vol. 19, no 1

Czasopismo

Applied Computer Science

Wydawca

Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Lublin University of Technology

Rocznik

2023

Identyfikatory

Zawartość wolumenu

Vol. 19, no 1
- artykuł: A lightweight multi-person pose estimation scheme based on Jetson Nano (Liu Lei, Blancaflor Eric B., Abisado Mideth), s. 1--14
- artykuł: Usage of IoT edge approach for road quality analysis (Badurowicz Marcin, Łagowski Sebastian), s. 15--24
- artykuł: Can the system, information, and service qualities impact employee learning, adaptability, and job satisfaction? (Zamir Zahid), s. 25--46
- artykuł: ARDP: simplified machine learning predictor for missing unidimensional academic results dataset (Folorunso Olufemi A., Akinyede Olufemi R., Agbele Kehinde K.), s. 47--63
- artykuł: Systematic literature review of IoT metrics (Moulla Donatien Koulla Moulla, Mnkandla Ernest, Abran Alain), s. 64--81
- artykuł: Predicting banking stock prices using RNN, LSTM, and GRU approach (Satria Dias), s. 82--94
- artykuł: Improving material flow in a modified production system (Plinta Dariusz, Radwan Katarzyna), s. 95--106
- artykuł: A comparative study on performance of basic and ensemble classifiers with various datasets (Gunakala Archana, Shahid Afzal Hussain), s. 107--132
- artykuł: Intelligent controll of the gripping force of an object by two computer-controlled cooperative robots (Bahani Abderrahim, Ech-Chhibat El Houssine, Samri Hassan, Ait El Attar Hicham, Ait Maalem Laila), s. 133--151
- artykuł: Recognition of sports exercises using inertial sensor technology (Krutz Pascal, Rehm Matthias, Schlegel Holger, Dix Martin), s. 152--163

rozwiń roczniki

JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.