Applied Computer Science - Tom Vol. 19, no 4 (2023) - Biblioteka Nauki - Yadda

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Tom - szczegóły

Tytuł artykułu

Vol. 19, no 4

Czasopismo

Applied Computer Science

Wydawca

Rocznik

2023

Identyfikatory

Zawartość wolumenu

Vol. 19, no 4
- artykuł: Enhancing the efficiency of the Levenshtein distance-based heuristic method of arranging 2D apictorial elements for industrial applications (Skulimowski S., Montusiewicz J., Badurowicz M.), s. 1--13
- artykuł: Automatic identification of dysphonias using machine learning algorithms (Bello-Rivera M. A., Reyes-García C. A., Talavera-Rojas T. C., Quintero-Flores P. M., Pérez-Loaiza R. E.), s. 14--25
- artykuł: Computational analysis of pem fuel cell under different operating conditions (Seredyn T., Skawińska M.), s. 26--38
- artykuł: Improving material requirements planning through web-based application: a case study thailand SMEs (Khumla P., Sarawan K.), s. 39--50
- artykuł: Predictive tools as part of decission aiding processes at the airport – the case of Facebook Prophet library (Korga S., Żyła K., Józwik J., Pytka J., Cybul K.), s. 51--67
- artykuł: Identifying the potential of unmanned aerial vehicle routing for emergency blood distribution (Dewmini J., Fernando W. M., Nielsen I. I., Bocewicz G., Thibbotuwawa A., Banaszak Z.), s. 68--87
- artykuł: Efficiency comparison of networks in handwritten latin characters recognition with diacritics (Łukasik E., Flis W.), s. 88--102
- artykuł: The effect of Information Technology and Entrepreneurship on the e-Services Quality that have an impact on customer value: evidence from Indonesia SMEs (Tridalestari F. A., Prasetyo H. N.), s. 103--120
- artykuł: Implications of neural network as a decision-making tool in managing Kazakhstan’s agricultural economy (Kulisz M., Duisenbekova A., Kujawska J., Kaldybayeva D., Issayeva B., Lichograj P., Cel W.), s. 121--135
- artykuł: Comparison of selected classification methods based on machine learning as a diagnostic tool for knee joint cartilage damage based on generated vibroacoustic processes (Karpiński R., Krakowski P., Jonak J., Machrowska A., Maciejewski M.), s. 136--150

rozwiń roczniki

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