Applied Computer Science - Tom Vol. 20, no. 2 (2024) - BazTech - Yadda

Tom - szczegóły

Tytuł artykułu

Vol. 20, no. 2

Czasopismo

Applied Computer Science

Wydawca

Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Lublin University of Technology

Rocznik

2024

Identyfikatory

Zawartość wolumenu

Vol. 20, no. 2
- artykuł: Few-shot learning with pre-trained layers integration applied to hand gesture recognition for people with disabilities (Elbahri Mohamed, Taleb Nasreddine, Ardjoun Sid Ahmed El Mehdi, Zouaoui Chakib Mustapha Anouar), s. 1--23
- artykuł: Digital news classification and punctuaction using machine learning and text mining techniques (Salas Fernando Andrés Cevallos), s. 24--42
- artykuł: Modeling of optimal probe measurement time on a machine tool using machine learning methods (Józwik Jerzy, Zawada-Michałowska Magdalena, Kulisz Monika, Tomiło Paweł, Barszcz Marcin, Pieśko Paweł, Leleń Michał, Cybul Kamil), s. 43--59
- artykuł: Examination of summarized medical records for ICD code classification via BERT (Aydogan-Kilic Dilek, Kilic Deniz Kenan, Nielsen Izabela Ewa), s. 60--74
- artykuł: The utilization of 6G in Industry 4.0 (Shukur Hanan M., Askar Shavan, Zeebaree Subhi R.M.), s. 75--89
- artykuł: Application of EEMD-DFA algorithms and ann classification for detection of knee osteoarthritis using vibroarthrography (Machrowska Anna, Karpiński Robert, Maciejewski Marcin, Jonak Józef, Krakowski Przemysław), s. 90--108
- artykuł: Predicting states of epilepsy patients using deep learning models (Sidaoui Boutkhil), s. 109--125
- artykuł: Improving e-learning by facial expression analysis (Daouadji Amina Kinane, Bendella Fatima), s. 126--137
- artykuł: Exploring the impact of artificial intelligence on humanrobot cooperation in the context of Industry 4.0 (Asaad Hawkar, Askar Shavan, Kakami Ahmed, Faiq Nayla), s. 138--156
- artykuł: Authentication method based on the diophantine model of the coin bag problem (Niemiec Krzysztof, Bocewicz Grzegorz), s. 157--174
- artykuł: Prediction of patient’s willingness for treatment of mental illness using Machine Learning approaches (Younis Mohammed Chachan), s. 175--193
- artykuł: Automation of polycystic ovary syndrome diagnostics through machine learning algorithms in ultrasound imaging (Galagan Roman, Andreiev Serhiy, Stelmakh Nataliia, Rafalska Yaroslava, Momot Andrii), s. 194--204

rozwiń roczniki

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