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Relevant bibliographies by topics / Machine learning approches / Journal articles

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Journal articles on the topic 'Machine learning approches'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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1

N, Abinaya, Anand R, Arunkumar T, and Sameema Begam S. "An Exhaustive Survey on Automatic Text Summarization Using Machine Learning Approches." Webology 18, no. 05 (2021): 1184–90. http://dx.doi.org/10.14704/web/v18si05/web18299.

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Abstract:

Automatic Text Summarization (ATS) is the key challenge in the area of Natural Language Processing (NLP). It deals with generalizing a summary from a given text without losing the vital information. This is a contemporary area because of exponential content growth in internet and applied in summarizing the content available in books, newsletters, internal document analysis, patent research, e-learning etc. Various machine learning approaches are used in order to achieve the performance of human-generated summaries. The system fails to perform at few areas like checking grammatical errors and p

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2

Falissard, Louis. "Analyse de données textuelles en psychiatrie." Droit, Santé et Société N° 3-4, no. 3 (2018): 47–53. https://doi.org/10.3917/dsso.043.0047.

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Abstract:

Avec la démocratisation des réseaux sociaux et des applications de messagerie, une grande partie de nos interactions sociales se sont digitalisées, notamment vers un format textuel. L’analyse quantitative de ces jeux de données textuelles massifs, grâce à des techniques de machine learning, comme le deep learning notamment, a engendré de nombreuses innovations technologiques qui sont de nos jours quotidiennement utilisées par des millions d’utilisateurs. Le diagnostic en psychiatrie étant basé, au moins en partie, sur le langage, il semble naturel de s’intéresser à l’utilisation de ces techniq

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3

Haroon, Kinza, Sidra Minhas, Nosheen Sabahat, and Samson Nassrani. "Machine Learning Approches for Prediction of Mental Health Issues in Adolescents: A Comparative Survey." VFAST Transactions on Software Engineering 11, no. 1 (2023): 37–50. http://dx.doi.org/10.21015/vtse.v11i1.1307.

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Abstract:

Mental health is recognized as a non-communicable disease that impairs human lives, sometimes beyond recovery. While everyone is at risk of developing a mental illness, adolescents are more prone to it due to various factors like hormonal changes, study pressure, social pressure, etc. If mental health goes ignored at this stage, it can cause serious, even fatal problems later on in life, which not only impacts a family but also the young workforce of a country. Hence, constant efforts are being made for the early detection of mental disorders so they can be treated better. Early prediction of

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4

Akbar, Syed Akbar Ali Shah, Imtiaz Ali Korejo, Gulsher Laghari, Kamran Brohi, and Ghulam Ali. "A Review on Cardiovascular Diseases Risk Prediction Approches Based on Machine Learning and Evolutionary Algorithms." VAWKUM Transactions on Computer Sciences 13, no. 1 (2025): 140–60. https://doi.org/10.21015/vtcs.v13i1.2091.

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Abstract:

Across the world, 17 million people die from heart disease each year. Heart-related diseases were the main cause for about 19% percent of deaths in Pakistan in 2016, the same has since now risen to 29%. As per most recent WHO statistics regarding prevalence of heart attacks in Pakistan, approximately more than two hundred thousand (200000) persons died in Pakistan in 2020 due to coronary heart disease, making up 16.49 percent of all fatalities. With a death rate of 193.56 per 100,000 inhabitants, Pakistan is ranked at number 30 in the world. Rising death rate due to heart disease can be minimi

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5

Roten, Claude-Alain, Serge Nicollerat, Lionel Pousaz, and Guy Genilloud. "Détecter par stylométrie la fraude académique utilisant ChatGPT." Cahiers IRAFPA 1, no. 1 (2023): 1–11. http://dx.doi.org/10.56240/irafpa.cm.v1n1/rot.

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Abstract:

Depuis la fin de l’année 2022, ChatGPT rend possible la rédaction de textes par Intelligence Artificielle. Cette IA faible est un agent conversationnel qui ne comprend ni les textes qu’il produit, ni ceux de son corpus d’entraînement. Car, pour écrire des textes crédibles, le chatbot construit des séquences de mots en choisissant les termes voisins les plus probables d’après les textes d’entraînement utilisés pour son modèle de langage GPT-3.5. Donc, par nature, ChatGPT rédige sans créativité un contenu plausible, mais pas nécessairement conforme à la réalité. Les textes ChatGPT peuvent servir

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Ben-Ari, Yehezkel, Hugues Caly, Hamed Rabiei, and Éric Lemonnier. "Pronostiquer tôt les troubles du spectre autistique : Un défi ?" médecine/sciences 38, no. 5 (2022): 431–37. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022054.

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Abstract:

Les troubles du spectre de l’autisme (TSA) « naissent » in utero à la suite d’évènements pathologiques génétiques ou environnementaux. Le diagnostic des TSA n’est cependant effectué que vers l’âge de 3-5 ans en Europe et aux États-Unis. Un pronostic précoce permettrait pourtant d’atténuer la sévérité des atteintes cognitives, grâce à des approches psycho-éducatives. Une large panoplie d’approches a été suggérée pour établir un pronostic précoce des TSA, se fondant sur l’imagerie cérébrale, sur des enregistrements EEG, sur des biomarqueurs sanguins ou sur l’analyse des contacts visuels. Nous av

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7

Jaotombo, Franck F. "Positive mental health in work and private life: Extending modeling to a data-driven approach." @GRH N° 50, no. 1 (2024): 77–109. http://dx.doi.org/10.3917/grh.050.0077.

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Abstract:

Cette recherche vise à étendre le concept de la Santé Mentale Positive (PMH) (Keyes, 2002) conçu comme épanouissement, d’un contexte général aux contextes spécifiques professionnel et privé. D’un point de vue conceptuel, à la lumière de la conception intégrée d’équilibre vie privée & vie professionnelle (Sirgy & Lee, 2018), nous explorons l’éventualité que les structures factorielles de la PMH entre vie privée et vie professionnelle puissent être corrélées, mais distinctes. En termes de méthodologie, nous intégrons plusieurs approches. Nous analysons le construit multidimensionnel de P

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8

Honoré, S., H. E. Azzag, Q. Marcou, et al. "Intelligence artificielle et analyse pharmaceutique : une approche par machine learning." Le Pharmacien Clinicien 59, no. 2 (2024): e21. http://dx.doi.org/10.1016/j.phacli.2024.04.003.

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9

Slama, Omessaad, Bechir Alaya, and Salah Zidi. "Towards Misbehavior Intelligent Detection Using Guided Machine Learning in Vehicular Ad-hoc Networks (VANET)." Inteligencia Artificial 25, no. 70 (2022): 138–54. http://dx.doi.org/10.4114/intartif.vol25iss70pp138-154.

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Abstract:

C-ITS (Cooperative Intelligent Transport Systems) est une nouvelle technologie qui contribue à la réduction des accidents de la circulation et à l'amélioration de la sécurité routière. VANET ( V ehicular A d hoc Networks) sont un système STI basé sur la communication inter-véhicules par la transmission de messages de sécurité de base (BSM), qui sont vulnérables à une variété de comportements inappropriés. Pour résoudre ce défi, nous avons développé dans cet article un système de détection de mauvais comportement (MDS) basé sur une approche d'apprentissage automatisé pour identifier et catégori

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Thohari, Afandi Nur Aziz, Aisyatul Karima, Kuwat Santoso, and Roselina Rahmawati. "Crack Detection in Building Through Deep Learning Feature Extraction and Machine Learning Approch." Journal of Applied Informatics and Computing 8, no. 1 (2024): 1–6. http://dx.doi.org/10.30871/jaic.v8i1.7431.

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Abstract:

Buildings with cracks are extremely hazardous because they have the potential to cause destruction. Numerous occupants of structures such as houses and buildings are at risk when cracks appear. There are numerous techniques for identifying fractures in structures, including visual inspection, tool use, and expert inspection. The present study employed computer vision, a form of artificial intelligence, to detect cracks in buildings. The main objective of this research is to construct a prototype capable of real-time monitoring of cracks in building walls. This research makes use of a methodolo

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Tainturier, Benjamin, Charles de Dampierre, and Dominique Cardon. "Mesurer l’empreinte antisémite sur YouTube." Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie Sociologique 160, no. 1 (2023): 71–98. http://dx.doi.org/10.1177/07591063231196163.

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Abstract:

Cet article propose une approche exploratoire visant à mesurer l’empreinte du discours antisémite sur les chaînes d’information et d’actualité de YouTube en France. Devant la complexité et la polysémie du phénomène étudié, une approche par « empreinte » a en effet été privilégiée, s’appuyant sur des méthodes de machine learning et l’entrainement d’un outil de traitement automatique du langage. Il apparaît que cet outil, imparfait, mais ouvrant de nombreuses pistes méthodologiques quant à l’étude des discours de haine, détecte un antisémitisme peu prévalent, mais surreprésenté dans les espaces

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Mendaros, Jayme de Porcento Y., Renante M. Moral, and Edgar P. Cortes. "Enhanced Power Demand Forecasting Accuracy in Heavy Industries Using Regression Learner – based Approched Machine Learning Model." Journal of Environmental and Energy Science 1-2, no. 2023 (2023): 4–12. https://doi.org/10.5281/zenodo.8164764.

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Abstract:

For effective management of power systems in heavy industries, accurate power demand forecasting is essential. Traditional statistical models have been tried for this goal, but they frequently struggle to capture the intricate patterns and connections in the data. This paper proposes a method for predicting these power demand, it involves preparing the baseline data, training a surrogate model using a machine learning algorithm, and performing cross-validation to evaluate the performance of the model. To address the diversity in load behaviors and demand spike patterns, a statistical analysis-

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Gravrand, V., F. Violon, M. F. Birtolo, et al. "ACCacia, une approche de machine-learning pour la classification moléculaire des corticosurrénalomes en routine clinique." Annales d'Endocrinologie 85, no. 5 (2024): 394. http://dx.doi.org/10.1016/j.ando.2024.08.126.

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Lahmann, Henning, and Robin Geiß. "The use of AI in military contexts: opportunities and regulatory challenges." Military Law and the Law of War Review 59, no. 2 (2022): 165–95. http://dx.doi.org/10.4337/mllwr.2021.02.02.

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Abstract:

While the use of artificial intelligence (AI) and machine-learning algorithms in the context of armed conflicts has been subject to scholarly and political debate for at least the past half-decade, to date discussions have focused on the possible development and deployment of lethal autonomous weapon systems. Going beyond this narrow perspective, the article draws attention to other military uses of AI that are conceivable or in fact already exist, for example for the purpose of detention, force protection, equipment maintenance, or reconnaissance. It critically examines these different applic

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Saidi, Wiam, Abdellatif El Abderahmani, and Khalid Satori. "New approch of opinion analysis from big social data environment using a supervised machine learning algirithm." E3S Web of Conferences 319 (2021): 01037. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202131901037.

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Abstract:

Sentiment analysis is a very substantial area of research in our environment. Many studies have focused on the topic in recent years. It has rapidly gained interest due to the unusual volume of opinion-bearing data on the Internet (Big Social Data). In this paper, we focus on sentiment environment analysis from Amazon customer reviews shared by a machine learning based approach. This process starts with the collection of reviews and their annotation followed by a text pre-processing phase in order to extract words that are reduced to their root. These words will be used for the construction of

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Ramahefy, Razefania Tiana, and Mahandrisoa Rivo RANDRIAMAROSON. "Fiabilisation du machine learning pour l’apprentissage de données déséquilibrées combinant la chaîne de Markov cachée et les techniques de rééchantillonnage - Application sur la prédiction d’anomalie." International Journal of Progressive Sciences and Technologies 46, no. 2 (2024): 294. https://doi.org/10.52155/ijpsat.v46.2.6572.

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Abstract:

L'objectif de cet article est de concevoir un modèle capable de gérer des données déséquilibrées en utilisant le rééchantillonnage d'apprentissage automatique plus précisément synthetic over-sampling technique, combiné à des chaînes de Markov cachées pour la prédiction des anomalies. Le principe étant de construire une approche puissante pour améliorer les performances de prédiction, notamment dans des contextes comme la détection de fraude qui est considérée comme une sorte d’anomalie

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Foucart, Jean-Michel, Luc Gillibert, Augustin Chavanne, and Xavier Ripoche. "Le Deep Learning en orthodontie : vers une relation patient-praticien repensée…" Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 55, no. 1 (2021): 73–87. http://dx.doi.org/10.1051/odfen/2021006.

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Abstract:

Depuis une dizaine d’année, l’Intelligence artificielle (IA) transforme progressivement les pratiques, la médecine aussi bien que l’orthodontie n’échappent pas à cette règle. Dès lors, se pose la question de la place de cette technologie au sein de la pratique quotidienne; et ce à toutes les étapes de la prise en charge thérapeutique. Cette technologie simplifie l’analyse du nombre croissant de données de plus en plus complexes dont nous disposons, notamment à travers le scanner optique intra-oral, le scanner facial ou la radiographie 3D. Pour savoir l’exploiter, il est nécessaire d’en connaît

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Daname, KOLANI, and BENBACHIR Saad. "Portfolio selection based on predictive approach." African scientific journal Vol 3, N° 11 (2022): 326. https://doi.org/10.5281/zenodo.6537475.

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Abstract:

<strong>Abstract</strong> The paper analyzes a conceptual value investor behavior that uses stock fundamentals to predict the best-performing portfolio according to the knowledge it has at its disposal from previous periods. A class of machine learning algorithms based on inductive learning is used to learn from past data and predict by induced rules which stock to select for the final portfolio. This approach has led not only to corroborate with other research on the relevance of financial fundamentals to explain the future returns of stock but also to design a strategy th

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Zakarya, LAGHZAL, and TEMNATI Lamya. "L'utilisation du machine Learning pour favoriser la gestion proactive des ressources humaines : Etude de cas." International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics 3, no. 3-2 (2022): 547–63. https://doi.org/10.5281/zenodo.6582612.

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Abstract:

Depuis la révolution industrielle, la fonction des ressources humaines (RH) a subi plusieurs changements, aujourd’hui elle est sollicitée d’adopter une approche à long terme et proactive qui sert à anticiper les besoins de l’entreprise et les problèmes susceptibles d’impacter sa productivité et sa performance afin de mettre en place des actions d’adaptation à long terme et  être efficace dans sa démarche stratégique. Par ailleurs la machine Learning (ou autoapprentissage) est une technologie

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Said, R. "Exploration des profils stéroïdiens dans les lipodystrophies génétiques : de nouveaux biomarqueurs révélés par une approche intégrative de stéroïdomique et de machine learning." Annales d'Endocrinologie 85, no. 5 (2024): 460. http://dx.doi.org/10.1016/j.ando.2024.08.304.

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Jean-Robert, Kamenan Satti, Adja Miessan Germain, Marc Youan Ta, Amani Michel Kouassi, and Amandine Carine Njeugeut Mbiafeu. "Qualité des données hydrométriques prédites par une approche machine learning dans l’évaluation de la ressource en eau au nord de la Cote d’Ivoire." European Scientific Journal, ESJ 20, no. 36 (2024): 155. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n36p155.

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Abstract:

L'écoulement des rivières revêt un intérêt particulier dans la gestion rationnelle des ressources en eau. Son estimation permet d'évaluer quantitativement la disponibilité des ressources en eau, ainsi que de prévenir des catastrophes naturelles telles que les inondations et les sécheresses. Ces estimations, généralement effectuées à l'aide de méthodes statistiques d'apprentissage automatique, sont parfois biaisées, entraînant des écarts par rapport aux observations in situ. Ainsi, cette étude a pour objectif d'evaluer la qualité des données de débit de la rivière Bagoé prédites par des réseaux

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Monnier, J., A. C. Foahom Gouabou, C. Gaudy-Marqueste, J. L. Damoiseaux, J. J. Grob, and D. Merad. "Impact d’un artefact fréquent sur la détection automatique du mélanome à partir d’images dermoscopiques : approche deep learning combinée à l’algorithme Support Vector Machine." Annales de Dermatologie et de Vénéréologie 147, no. 12 (2020): A82. http://dx.doi.org/10.1016/j.annder.2020.09.022.

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Codde, C., F. Rivals, A. Destere, et al. "Prédiction de l'exposition à la daptomycine à partir de deux concentrations basée sur des simulations de Monte Carlo à l'aide d'une approche de machine learning." Médecine et Maladies Infectieuses Formation 3, no. 2 (2024): S51—S52. http://dx.doi.org/10.1016/j.mmifmc.2024.04.103.

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Espesson-Vergeat, Béatrice. "L’intelligence artificielle et la blockchain au service de la sécurisation logistique des produits dans le secteur pharmaceutique." Droit, Santé et Société N° 2, no. 2 (2021): 50–54. https://doi.org/10.3917/dsso.082.0050.

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Abstract:

La supply Chain, ou management logistique, est une phase spécifique et capitale dans la mise sur le marché des produits pharmaceutiques dans les meilleures conditions de sécurité pour le patient, et dans les meilleures conditions économiques pour le laboratoire qui va rationaliser et optimiser son mode de production et de distribution au niveau international. L’intérêt d’avoir un recours couplé à l’intelligence artificielle, la puce RFID, et la blockchain (« outils numériques ») dans la supply Chain pharmaceutique réside dans la nécessité de protéger l’entreprise et le consommateur contre d’un

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John-Mathews, Jean-Marie. "Un cadre d’autorégulation pour l’éthique de L’IA : opportunités et défis." Vie & sciences de l'entreprise N° 216-217, no. 1 (2023): 288–311. http://dx.doi.org/10.3917/vse.216.0288.

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Abstract:

Nous proposons un outil d&#8217;autor&#233;gulation pour la conception d&#8217;IA qui int&#232;gre des mesures soci&#233;tales telles que l&#8217;&#233;quit&#233;, l&#8217;interpr&#233;tabilit&#233; et la confidentialit&#233;. Pour ce faire, nous cr&#233;ons une interface qui permet aux praticiens de l&#8217;IA (experts en m&#233;gadonn&#233;es/ data scientists ) de choisir visuellement l&#8217;algorithme d&#8217;apprentissage (Machine Learning/ML) qui correspond le mieux aux pr&#233;f&#233;rences &#233;thiques

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BOUAZZAOUI, Rian, Rachid TABAKKOUYAT, and Abdelrhani BENTAHAR. "Artificial intelligence for the circular economy : better waste recovery for sustainable development." African Scientific Journal Vol 3, N°19 (2023): 800. https://doi.org/10.5281/zenodo.8270881.

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Abstract:

<strong>Résumé </strong> L'économie circulaire et contrairement à celle linéaire est basée sur le modèle de « extraire, produire, consommer et valoriser ». Elle implique la réutilisation des biens et matériaux dans la finalité de réduire à la fois l’exploitation des ressources limitées, la production des déchets et la pollution de l'environnement. Dans ce sens, le processus de traitement des déchets consiste à gérer et à éliminer le

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Boukind, Abdallah, and Habiba Abou-Hafs. "Contribution de l'Intelligence Artificielle à la Performance des Projets de Recherche Scientifique." European Scientific Journal, ESJ 20, no. 34 (2024): 190. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n34p190.

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Abstract:

L’avancement des connaissances et les progrès dans divers domaines dépendent de la recherche scientifique. L'évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles perspectives pour améliorer l’efficacité et les résultats de ces efforts scientifiques. L'IA, notamment l’apprentissage automatique et la manipulation du langage naturel, a le pouvoir de transformer le processus de recherche scientifique. Elle permet d'analyser efficacement de vastes ensembles de données, révélant des modèles complexes qui sont difficiles à détecter manuellement. L'IA stimule également les avancées

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Ahm, Nanna Ahlmann. "Machine Learning Approches for Evaluating the Properties of Materials." Journal of Computational Intelligence in Materials Science, June 10, 2023, 67–76. http://dx.doi.org/10.53759/832x/jcims202301007.

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Abstract:

Machine Learning for Materials Science is a primer on the subject that also delves into the specifics of where ML might be applied to materials science research. With a focus on where to collect data and some of the issues when choosing a strategy, this article includes example approaches for ML applied to experiments and modeling, such as the first steps in the procedure for constructing an ML solution for a materials science problem. The lengthy cycles of development, inefficiencies, and higher costs of conventional techniques of material discovery, such as the density functional theory- bas

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HAMITOUCHE, THINHINANE. "L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU SERVICE DE LA LUTTE CONTRE LA FRAUDE À LA CARTE BANCAIRE." Management & Data Science, March 27, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.23220.

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Abstract:

Les techniques de fraude ne cessent d'évoluer et obligent les dispositifs de lutte anti-fraude à s'adapter. Le recours à l'intelligence artificielle donne naissance à de nouvelles approches plus innovantes fondées sur des algorithmes et des technologies Big Data. Il existe de nombreux défis technologiques et scientifiques ; notamment, comment trouver les meilleurs modèles de classification en prenant en compte le problème de déséquilibre des classes (Imbalanced Classification). Dans cet article, nous testons les modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) pour la détection de la

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Mousaab, ELKHAIR GHOUJDAM, CHAABITA Rachid, and IDAMIA Salwa. "Machine Learning dans l'évaluation du risque crédit : revue systématique." International Journal Of Applied Management And Economics Vol 02, N°08 (2024). https://doi.org/10.5281/zenodo.12528088.

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Abstract:

<strong>Résumé :</strong> L'article entreprend une revue systématique des diverses approches de l'apprentissage automatique dans l'analyse du risque de crédit, basée sur l'examen de 20 articles spécifiquement sélectionnés. Les résultats mettent en évidence une diversité d'approches de machine learning, telles que les arbres de décision, les réseaux de neurones et la classification K-plus proche voisin (KPV). Une analyse approfondie révèle que certaines méthodes, notamment les r&eacut

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Rajaoui, Nordine. "BAYÉSIEN VERSUS CMA-ES : OPTIMISATION DES HYPERPARAMÈTRES ML." Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.24309.

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Abstract:

L'optimisation des hyperparamètres est une étape cruciale dans le processus de développement de modèles de machine learning performants. Parmi les approches d'optimisation les plus populaires, on retrouve l'optimisation bayésienne et le CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy), deux méthodes puissantes qui visent à explorer efficacement l'espace des hyperparamètres et à identifier les combinaisons optimales. Dans cet article, nous nous pencherons sur la comparaison entre l'optimisation bayésienne et le CMA-ES dans le cadre de l'optimisation des hyperparamètres en machine learni

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Le Berre, Stéphane, Xavier Artusi, Clément Fisher, David Roué, Roberto Miorelli, and Pierre Calmon. "Conception assistée par simulation d’une IA pour la classification d’indications ultrasonores lors d’un contrôle TFM de soudures." e-journal of nondestructive testing 28, no. 9 (2023). http://dx.doi.org/10.58286/28494.

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Abstract:

Les techniques d’intelligence artificielle, et en particulier à base de Machine Learning, ouvrent des perspectives d’avancées significatives pour l’assistance au diagnostic, que ce soit pour la détection ou la caractérisation de défauts. Cependant la conception d’une nouvelle solution basée sur l'IA est une tâche qui peut s’avérer complexe en raison de la multiplicité et la variabilité des paramètres du contrôle, combinées à des données souvent insuffisamment représentatives bien qu’indispensables aux phases d'apprentissage et de validation. Dans cette communication nous présentons une étude p

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Abbasi, Madiha Jabeen, Rashid Abbasi, ShuPeng Wu, et al. "Machine learning modeling and analysis of prognostic hub genes in cervical adenocarcinoma: a multi target therapy for enhancement in immunosurveillance." Discover Oncology 16, no. 1 (2025). https://doi.org/10.1007/s12672-025-02834-3.

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Abstract:

Abstract Endocervical adenocarcinoma (ECA) the fatal and intrusive subtype of cervical carcinoma is on rise from the last decade. Its improper detection leads to worst clinical outcomes that urges the discovery of novel biomarkers. Therefore, we proposed insilico and invitro based approches to identify key genes that could be used as potential targeted therapies. RNA-seq and gene expression data was operated via R-programming that identified 11,592 differential expressed genes which are mainly enriched in metabolic pathways, chemical carcinogenesis-receptor activation, amoebias, MAPK and PI3K-

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C., JAYALAXMI, CHENNA, KUMAR AKSHAY, MUQTAR MOHAMMED, SAI SOURABH SANGEM, and SOMARAM VARDHAN. "A MACHINE LEARNING APPROCH FOR PREDICTING CHRONIC KIDNEY DISEASE." July 24, 2022. https://doi.org/10.5281/zenodo.6894670.

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Abstract:

<em>Chronic kidney disease (CKD) is a global health problem with high morbidity and mortality rate, and it induces other diseases. Since there are no obvious symptoms during the early stages of CKD, patients often fail to notice the disease. Early detection of CKD enables patients to receive timely treatment to ameliorate the progression of this disease. Machine learning models can effectively aid clinicians achieve this goal due to their fast and accurate recognition performance. In this study, we propose a machine learning methodology for diagnosing CKD. The CKD dataset was obtained from the

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ZAIMI, Wiam, and MOUDDEN Abdeslam El. "Les Aspects du Big-data dans la finance : Transformations, solutions numériques et nouveaux risques dans le système financier." International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, May 26, 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.11322054.

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Abstract:

<strong>Résumé</strong> La digitalisation du secteur financier confère aux technologies du big data comme celles de l'analyse avancée, de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et du cloud la possibilité de pénétrer et de révolutionner la concurrence des acteurs financiers sur le marché. Quant aux grandes entreprises, elles optent pour ces nouvelles technologies pour mener à bien leur transformation numérique, faire face à la demande des clients et favoriser leur rentabilité. Le sect

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Boullier, Dominique. "Entretien." Penser les données par le territoire ?, no. 3 (November 19, 2021). http://dx.doi.org/10.35562/balisages.722.

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Abstract:

Pour Dominique Boullier, mieux que d’autres notion telles que « milieu », « monde » ou « espace », la notion de « territoire » est pertinente parce qu’elle permet d’intégrer « les deux faces de l’expérience spatiale qui comporte un mouvement d’appropriation ». Elle permet alors de déployer une anthropologie de l’appropriation qui regarde Internet non comme un habit, un habité, un habitat ou un habitacle, mais comme tout cela à la fois, condensé dans la notion d’« habitèle ». Cette approche théorique est déterminante dans le regard critique que Dominique Boullier porte ici sur les transformatio

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Moffo, Fabien, Auguste Noumsi Woguia, Joseph Mvogo Ngono, and Samuel Bowong. "Analysis of COVID-19 Coughs: From the Mildest to the Most Severe Form, a Realistic Classification Using Deep Learning." Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 42 - Special issue CRI... (January 17, 2025). https://doi.org/10.46298/arima.13343.

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Abstract:

soumission à EpisciencesCough is the most common symptom of lung disease. COVID-19, a respiratory illness, has caused over 700 million positive cases and 7 million deaths worldwide. An effective, affordable, and widely available diagnostic tool is crucial in combating lung disease and the COVID-19 pandemic. Deep learning and machine learning algorithms could be used to analyze the cough sounds of infected patients and make predictions. Our research lab and the COUGHVID research lab provide the cough data. This diagnostic approach can distinguish cough sounds from COVID-19 patients and people s

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AZDINE, Bilal, and KABBOURI Mounime EL. "L'analyse sentimentale et l'apprentissage automatique : Méthodes hybrides et perspectives futures." International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, January 12, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.14633276.

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Abstract:

<strong>Résumé : </strong> L'analyse de sentiment (SA) utilisant le langage naturel est l'un des sujets les plus passionnants de cette décennie en raison de l'utilisation généralisée des médias sociaux, qui permet d'analyser les interactions entre les individus et de déterminer les structures importantes dans ces communications. La SA est définie comme un domaine d'étude qui utilise des méthodes d'intelligence pour analyser, traiter et révéler les sentiments, émotions et ressentis des individ

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CHOUH, ILIAS. "L'impact des algorithmes d'intelligence artificielle sur les marchés financiers." African Scientific Journal Vol 03, N°17 (2025). https://doi.org/10.5281/zenodo.14988152.

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Abstract:

<strong>Résumé </strong> L'intelligence artificielle (IA) a transformé les marchés financiers en introduisant des algorithmes capables d'analyser des données massives en temps réel. Ces technologies améliorent l'efficacité des transactions, permettent des prédictions plus précises des tendances du marché et optimisent la gestion des risques. Par exemple, les algorithmes d'IA exécutent des transactions en millisecondes, réduisant les coûts et augmentant la liquidité. Ils utilisent égal

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De Boisboissel, G. "Արհեստական բանականություն. կիրառման նոր ձևերը և ազդեցությունը զորքերի մարտական կառավարման վրա / Artificial intelligence: new uses and impacts on military command and control". Հայկական բանակ / Armenian Army, 2024, 36–70. https://doi.org/10.61760/18290108-ehb24.2-36.

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Abstract:

General information and background on AI 1.1 The three battlefield revolutions The digitisation of the battlefield is a major revolution in combat, which needs to be assessed on a long-term scale as it will profoundly change military operating methods. First of all, it will mean that all the equipment deployed in the field will be interconnected with a tactical bubble that enables secure data exchanges to reduce the fog of war. What is already true for many armoured vehicles* will be true in the future for the dismounted soldier himself, who will be carrying advanced technologies. Processing t

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