بدائل البحث:
samples optimization » kepler optimization (توسيع البحث), compared optimization (توسيع البحث), whale optimization (توسيع البحث)
wolf optimization » whale optimization (توسيع البحث), swarm optimization (توسيع البحث), _ optimization (توسيع البحث)
data samples » dna samples (توسيع البحث), all samples (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
samples optimization » kepler optimization (توسيع البحث), compared optimization (توسيع البحث), whale optimization (توسيع البحث)
wolf optimization » whale optimization (توسيع البحث), swarm optimization (توسيع البحث), _ optimization (توسيع البحث)
data samples » dna samples (توسيع البحث), all samples (توسيع البحث)
binary data » primary data (توسيع البحث), dietary data (توسيع البحث)
-
1
-
2
-
3
Melanoma Skin Cancer Detection Using Deep Learning Methods and Binary GWO Algorithm
منشور في 2025"…In this work, we propose a novel framework that integrates </p><p dir="ltr">Convolutional Neural Networks (CNNs) for image classification and a binary Grey Wolf Optimization (GWO) </p><p dir="ltr">algorithm for feature selection. …"
-
4
The statistical description of the original data set of the patients (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
5
The list of parameters of the modified data set for machine learning (<i>n</i> = 162).
منشور في 2025الموضوعات: -
6
-
7
-
8
-
9
ROC and PR–AUC curves of the ABC–LR–RF hybrid model for IVF outcome prediction.
منشور في 2025الموضوعات: -
10
-
11
The comparison of the accuracy score of the benchmark and the proposed models.
منشور في 2025الموضوعات: -
12
-
13
-
14
Comparison of baseline and hybrid machine learning models in predicting IVF outcomes (%).
منشور في 2025الموضوعات: -
15
-
16
-
17
-
18
Calibration curve of the ABC–LR–RF hybrid model for IVF outcome prediction.
منشور في 2025الموضوعات: -
19
-
20
Thesis-RAMIS-Figs_Slides
منشور في 2024"…In addition, the practical benefits for \emph{<i>MPS</i>} in the context of simulating channelized facies models is demonstrated using synthetic data and real geological facies. Importantly, this strategy locates samples adaptively on the transition between facies which improves the performance of conventional \emph{<i>MPS</i>} algorithms. …"