group :: uw_w11_twitter

закладки (спрятать)1073
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1TrueSkill™ Ranking System: Details - Microsoft Research
http://research.microsoft.com/en-us/projects/trueskill/details.aspx
12 лет назад , @becker
2012
retzbach
2012retzbach
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1AAAI-12 Special Track on Artificial Intelligence and the Web
AAAI2012, Track: AI and the Web
12 лет назад , @becker
aaai2012
review_relevant
aaai2012review_relevant
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Using emoticons to reduce dependency in machine learning techniques for sentiment classification | Mendeley
http://www.mendeley.com/research/using-emoticons-reduce-dependency-machine-learning-techniques-sentiment-classification-2/
13 лет назад , @coca.alina
semantic
twitter
seminar
2011
analysis
semantictwitterseminar2011analysis
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
106
107
108
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)1687
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Multiple physics pretraining for physical surrogate models
M. McCabe, B. Blancard, L. Parker, R. Ohana, M. Cranmer, A. Bietti, M. Eickenberg, S. Golkar, G. Krawezik, F. Lanusse и 1 other автор(ы). arXiv preprint arXiv:2310.02994, (2023)
один месяц назад , @becker
citedby:scholar:count:10
surrogate
citedby:scholar:timestamp:2024-4-26
physics
simulation
model
informed
citedby:scholar:count:10surrogatecitedby:scholar:timestamp:2024-4-26physicssimulationmodelinformed
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth
A. Mirzaei, B. Hiller, I. Stelzer, K. Thiele, Y. Tan, и M. Becker. Clinics in Perinatology, (2024)
3 месяцев назад , @becker
myown
stress
pregnancy
machine
learning
computational
myownstresspregnancymachinelearningcomputational
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets
T. Saito, и M. Rehmsmeier. PloS one, 10 (3): e0118432 (2015)
4 месяцев назад , @becker
class,imbalance,imbalanced,evaluation,ml,machine,learning,auc,roc,precision,recall,curve
citedby:scholar:count:3373
citedby:scholar:timestamp:2024-2-20
class,imbalance,imbalanced,evaluation,ml,machine,learning,auc,roc,precision,recall,curvecitedby:scholar:count:3373citedby:scholar:timestamp:2024-2-20
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction
J. Tay, N. Aghaeepour, T. Hastie, и R. Tibshirani. Statistica Sinica, 33 (1): 259--279 (января 2023)
4 месяцев назад , @becker
ien
linear
background
machine
regression
learning
knowledge
bki
ml
informed
integration
ienlinearbackgroundmachineregressionlearningknowledgebkimlinformedintegration
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer
H. Chereda, A. Bleckmann, F. Kramer, A. Leha, и T. Beissbarth. Studies in health technology and informatics, (сентября 2019)
4 месяцев назад , @becker
neural
background
gnn
machine
learning
knowledge
networks
graph
bki
ml
informed
integration
neuralbackgroundgnnmachinelearningknowledgenetworksgraphbkimlinformedintegration
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Multimodal machine learning for modeling infant head circumference, mothers' milk composition, and their shared environment
M. Becker, K. Fehr, S. Goguen, K. Miliku, C. Field, B. Robertson, C. Yonemitsu, L. Bode, E. Simons, J. Marshall и 8 other автор(ы). Scientific Reports, 14 (1): 2977 (05.02.2024)
4 месяцев назад , @becker
mother
myown
environment
circumference
multiomics
milk
multimodal
head
mothermyownenvironmentcircumferencemultiomicsmilkmultimodalhead
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5CompTrails: comparing hypotheses across behavioral networks
T. Koopmann, M. Becker, F. Lemmerich, и A. Hotho. Data Mining and Knowledge Discovery, (2024)
5 месяцев назад , @becker
hyptrails
myown
graphs
comparing
hypothesis
networks
hypotheses
hyptrailsmyowngraphscomparinghypothesisnetworkshypotheses
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Perspectives of physics-based machine learning strategies for geoscientific applications governed by partial differential equations
D. Degen, D. Caviedes Voullième, S. Buiter, H. Hendricks Franssen, H. Vereecken, A. González-Nicolás, и F. Wellmann. Geoscientific Model Development, 16 (24): 7375--7409 (2023)
5 месяцев назад , @becker
m:id:ai4simulation:node
m:
m:id:ai4simulation:nodem:
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Time series extrinsic regression: Predicting numeric values from time series data
C. Tan, C. Bergmeir, F. Petitjean, и G. Webb. Data Mining and Knowledge Discovery, (2021)
7 месяцев назад , @becker
citedby:scholar:timestamp:2023-11-4
citedby:scholar:count:65
extrinsic
series
regression
time
citedby:scholar:timestamp:2023-11-4citedby:scholar:count:65extrinsicseriesregressiontime
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity
N. Ravindra, C. Espinosa, E. Berson, T. Phongpreecha, P. Zhao, M. Becker, A. Chang, S. Shome, I. Marić, D. De Francesco и 1 other автор(ы). npj Digital Medicine, 6 (1): 171 (2023)
8 месяцев назад , @becker
sleep
myown
prematurity
deep
activity
accelerometer
pregnancy
learning
representation
sleepmyownprematuritydeepactivityaccelerometerpregnancylearningrepresentation
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Differential cellular immune response in pregnant and non-pregnant women upon vaccination against SARS-CoV-2 infection
C. Urbschat, K. Thiele, I. Stelzer, T. Zhang, Y. Zhao, T. Kehribar, M. Pagenkemper, G. Hansen, B. Gaudillière, A. Diemert и 1 other автор(ы). Journal of Reproductive Immunology, (2023)
8 месяцев назад , @becker
myown
covid
pregnancy
abstract
vaccination
single
cell
myowncovidpregnancyabstractvaccinationsinglecell
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Cross-species comparative analysis of single presynapses
E. Berson, C. Gajera, T. Phongpreecha, A. Perna, S. Bukhari, M. Becker, A. Chang, D. De Francesco, C. Espinosa, N. Ravindra и 1 other автор(ы). Scientific Reports, 13 (1): 13849 (2023)
8 месяцев назад , @becker
presynapses
myown
species
cross
single
cell
cytof
presynapsesmyownspeciescrosssinglecellcytof
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature
E. Berson, A. Sreenivas, T. Phongpreecha, A. Perna, F. Grandi, L. Xue, N. Ravindra, N. Payrovnaziri, S. Mataraso, Y. Kim и 9 other автор(ы). Nature Communications, 14 (1): 4947 (2023)
8 месяцев назад , @becker
deconvolution
genome
alzheimer
myown
epigenetics
machine
learning
deconvolutiongenomealzheimermyownepigeneticsmachinelearning
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Prediction of multiple neuropathologic changes from features available during life
T. Phongpreecha, D. De Francesco, A. Chang, M. Thuraiappah, M. Becker, N. Ravindra, E. Berson, C. Espinosa, S. Mataraso, D. Godrich и 1 other автор(ы). Alzheimer's & Dementia, (2023)
10 месяцев назад , @becker
myown
myown
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging
L. Oakden-Rayner, J. Dunnmon, G. Carneiro, и C. Ré. Proceedings of the ACM conference on health, inference, and learning, стр. 151--159. (2020)
год назад , @becker
subgroup
mining
failure
stratification
hidden
machine
pattern
learning
citedby:scholar:count:243
citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
subgroupminingfailurestratificationhiddenmachinepatternlearningcitedby:scholar:count:243citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Multiomic signals associated with maternal epidemiological factors contributing to preterm birth in low- and middle-income countries
C. Espinosa, W. Khan, R. Khanam, S. Das, J. Khalid, J. Pervin, M. Kasaro, K. Contrepois, A. Chang, T. Phongpreecha и 47 other автор(ы). Science Advances, 9 (21): eade7692 (2023)
год назад , @becker
income
myown
country
middle
low
pregnancy
birth
lmic
multiomics
maternal
preterm
ehr
incomemyowncountrymiddlelowpregnancybirthlmicmultiomicsmaternalpretermehr
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Evidence for human milk as a biological system and recommendations for study design—a report from “Breastmilk Ecology: Genesis of Infant Nutrition (BEGIN)” Working Group 4
S. Donovan, N. Aghaeepour, A. Andres, M. Azad, M. Becker, S. Carlson, K. Järvinen, W. Lin, B. Lönnerdal, C. Slupsky и 1 other автор(ы). The American Journal of Clinical Nutrition, (2023)
год назад , @becker
myown
citedby:scholar:timestamp:2023-5-14
citedby:scholar:count:4
milk
human
nutrition
infant
myowncitedby:scholar:timestamp:2023-5-14citedby:scholar:count:4milkhumannutritioninfant
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Machine learning techniques for accountability
B. Kim, и F. Doshi-Velez. AI Magazine, 42 (1): 47--52 (2021)
год назад , @becker
artificial
responsible
machine
ai
citedby:scholar:count:15
learning
intelligence
ml
citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
accountability
artificialresponsiblemachineaicitedby:scholar:count:15learningintelligencemlcitedby:scholar:timestamp:2023-4-10accountability
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey
H. Yuan, H. Yu, S. Gui, и S. Ji. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2022)
год назад , @becker
artificial
neural
citedby:scholar:timestamp:2023-4-9
gnn
ai
explainable
citedby:scholar:count:203
networks
graph
xai
intelligence
artificialneuralcitedby:scholar:timestamp:2023-4-9gnnaiexplainablecitedby:scholar:count:203networksgraphxaiintelligence
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity
D. Francesco, J. Reiss, J. Roger, A. Tang, A. Chang, M. Becker, T. Phongpreecha, C. Espinosa, S. Morin, E. Berson и 23 other автор(ы). Science Translational Medicine, 15 (683): eadc9854 (2023)
год назад , @becker
myown
project:2023-tracking
data
health
neonatal
paper:fastcor
longitudinal
myownproject:2023-trackingdatahealthneonatalpaper:fastcorlongitudinal
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)1073
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1TrueSkill™ Ranking System: Details - Microsoft Research

1AAAI-12 Special Track on Artificial Intelligence and the Web

1Using emoticons to reduce dependency in machine learning techniques for sentiment classification | Mendeley

публикации (спрятать)1687
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Multiple physics pretraining for physical surrogate models

1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth

3The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets

1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction

2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer

1Multimodal machine learning for modeling infant head circumference, mothers' milk composition, and their shared environment

5CompTrails: comparing hypotheses across behavioral networks

1Perspectives of physics-based machine learning strategies for geoscientific applications governed by partial differential equations

1Time series extrinsic regression: Predicting numeric values from time series data

1Deep representation learning identifies associations between physical activity and sleep patterns during pregnancy and prematurity

1Differential cellular immune response in pregnant and non-pregnant women upon vaccination against SARS-CoV-2 infection

1Cross-species comparative analysis of single presynapses

1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature

1Prediction of multiple neuropathologic changes from features available during life

1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging

1Multiomic signals associated with maternal epidemiological factors contributing to preterm birth in low- and middle-income countries

1Evidence for human milk as a biological system and recommendations for study design—a report from “Breastmilk Ecology: Genesis of Infant Nutrition (BEGIN)” Working Group 4

2Machine learning techniques for accountability

1Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey

1Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity

Uni Würzburg - LS6 - WS 2011 - Seminar - Twitter Analyse

дискуссия

тэги

закладки (спрятать)1073 показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)1687 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

Uni Würzburg - LS6 - WS 2011 - Seminar - Twitter Analyse

дискуссия

тэги

закладки (спрятать)1073
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)1687
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...