بدائل البحث:
processing maximization » processing visualization (توسيع البحث)
maximization algorithm » optimization algorithms (توسيع البحث), classification algorithm (توسيع البحث)
sample processing » image processing (توسيع البحث), waste processing (توسيع البحث), pre processing (توسيع البحث)
binary sample » final sample (توسيع البحث), binary people (توسيع البحث), intra sample (توسيع البحث)
binary b » binary _ (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 81 نتيجة بحث عن '(( binary sample processing maximization algorithm ) OR ( binary b _ optimization algorithm ))', وقت الاستعلام: 0.58s تنقيح النتائج
  1. 1
    Correlation heatmap of performance scores among different feature selection algorithms: bOcOA, bPSO, bGWO, bFA, bGA, and bWAO.

    Correlation heatmap of performance scores among different feature selection algorithms: bOcOA, bPSO, bGWO, bFA, bGA, and bWAO. حسب Doaa Sami Khafaga (21463870)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    Density distribution plot of performance metrics for various feature selection algorithms: bOcOA, bPSO, bGWO, bFA, bGA, and bWAO.

    Density distribution plot of performance metrics for various feature selection algorithms: bOcOA, bPSO, bGWO, bFA, bGA, and bWAO. حسب Doaa Sami Khafaga (21463870)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    a) Accuracy and b) selected feature size of algorithms on the COVID-19 dataset.

    a) Accuracy and b) selected feature size of algorithms on the COVID-19 dataset. حسب Nebojsa Bacanin (13932723)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 4
    Performance of the bAD-PSO-Guided WOA algorithm compared with another algorithm.

    Performance of the bAD-PSO-Guided WOA algorithm compared with another algorithm. حسب Ahmed M. Elshewey (21463867)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    One advantage of our algorithm is that it is not binary in nature.

    One advantage of our algorithm is that it is not binary in nature. حسب Yong Kuk Kim (13955214)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 6
    Proposed Algorithm.

    Proposed Algorithm. حسب Hend Bayoumi (22693738)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 7
    Optimization of tracking parameters based on <i>P</i><sub><i>swap</i></sub>.

    Optimization of tracking parameters based on <i>P</i><sub><i>swap</i></sub>. حسب Benjamin Gallois (10131683)

    منشور في 2021
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 8
    Comparisons between ADAM and NADAM optimizers.

    Comparisons between ADAM and NADAM optimizers. حسب Hend Bayoumi (22693738)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 9
    Comparison between Bisection and Newton-Raphson in terms of (A) total time consumed, and (B) maximum computation rate.

    Comparison between Bisection and Newton-Raphson in terms of (A) total time consumed, and (B) maximum computation rate. حسب Hend Bayoumi (22693738)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 10
    Overview of the segmentation algorithm.

    Overview of the segmentation algorithm. حسب Michael C. Robitaille (11949174)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 11
    Comparisons of computation rate performance for different offloading algorithms.for N = 10, 20, 30.

    Comparisons of computation rate performance for different offloading algorithms.for N = 10, 20, 30. حسب Hend Bayoumi (22693738)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 12
    Comparison of total time consumed for different offloading algorithms.for N = 10, 20, 30.

    Comparison of total time consumed for different offloading algorithms.for N = 10, 20, 30. حسب Hend Bayoumi (22693738)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    MCLP_quantum_annealer_V0.5

    MCLP_quantum_annealer_V0.5 حسب Anonymous Anonymous (4854526)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 14
    Example depiction of the autoML process.

    Example depiction of the autoML process. حسب Cynthia Lokker (3813832)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 15
    Fig 4 -

    Fig 4 - حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    Fig 7 -

    Fig 7 - حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 17
    Fig 2 -

    Fig 2 - حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 18
    An illustration and comparison of the fitness convergence curves for the Large-scale dataset (WaveformEW), medium-scale dataset (Zoo dataset), and Small-scale (Wine dataset) using 50 and 100 population sizes.

    An illustration and comparison of the fitness convergence curves for the Large-scale dataset (WaveformEW), medium-scale dataset (Zoo dataset), and Small-scale (Wine dataset) using... حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 19
    An illustration and comparison of the cost convergence curves for the Large-scale dataset (WaveformEW), medium-scale dataset (Zoo dataset), and Small-scale (Wine dataset) using 50 and 100 population sizes.

    An illustration and comparison of the cost convergence curves for the Large-scale dataset (WaveformEW), medium-scale dataset (Zoo dataset), and Small-scale (Wine dataset) using 50... حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    A radar plot illustrating the comparison of the classification accuracy, cost values, and fitness values for the hybrids of BEOSA when applied to some high-dimensional datasets using a variation of 50 and 100 population sizes.

    A radar plot illustrating the comparison of the classification accuracy, cost values, and fitness values for the hybrids of BEOSA when applied to some high-dimensional datasets usi... حسب Olaide N. Oyelade (14047002)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: