Search Results (All Fields:"randomization", Date:" [2022\-01\-01T00\:00\:00Z TO 2022\-12\-31T00\:00\:00Z] ")

Resultados de la Navegación (9)

RSS para este conjunto de resultadosRSS para este conjunto de resultados

  Search Relevance Visitas Descargas
Martínez-Huertas, José Ángel y Olmos, Ricardo . (2022) Recovering Crossed Random Effects in Mixed-Effects Models Using Model Averaging.  1.15 44 14
Soares Rodrigues, Daniel Junio, Dantas, Gabriel do Carmo, Sousa, Geraldo Roberto de, Costa Brito, Lucas y Brito, Jorge Nei(2022) .Detección de fallas mecánicas mediante "Machine Learning", utilizando el clasificador "Random Forest". .En: Universidad Politécnica de Madrid. ()  0.85 281 243
Martínez-Huertas, José Ángel y Ferrer, Emilio . (2022) Mixed-effects models with crossed random effects for multivariate longitudinal data.  0.83 46 16
Pérez González, Juan Carlos. (2022). Clasificación de ideología política en textos Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial  0.61 338 192
Jiménez Maroto, José Ignacio. (2022). Estudio de redes de resistencias aleatorias (RRN) como equivalente físico del modelo de percolación a primer paso (FPP) para métricas aleatorias discretas Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Facultad de Ciencias. Departamento de Física Fundamental  0.55 280 59
Rodríguez-Suárez, Blanca, Caperos, José Manuel y Martínez-Huertas, José Ángel . (2022) Effect of exposure to thinness ideals in social networks on self-esteem and anxiety.  0.55 58 17
Heradio, Rubén, Fernández Amoros, David, Galindo, José A., Benavides, David y Batory, Don . (2022) Uniform and scalable sampling of highly configurable systems.  0.55 40 28
Filipa M.B., Lã y Ardura, Diego . (2022) What Voice-Related Metrics Change With Menopause? A Systematic Review and Meta-Analysis Study.  0.55 77 48
Aguilera Castro, David. (2022). Aplicación de algoritmos predictivos para la diferenciación de muestras alimentarias en base a su perfil químico Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial  0.55 295 335