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2018年INNS大数据会议：印尼巴厘岛萨努尔

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小泽正一,啊，你好，谭,普拉门·安杰洛夫,阿西姆·罗伊,马哈迪卡·普拉塔马:
2018年INNS大数据和深度学习会议，2018年4月17日至19日，印度尼西亚巴厘岛萨努尔。 Procedia计算机科学144,爱思维尔 2018
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迪基·阿兹基亚:
前言：3^第个2018年INNS大数据和深度学习会议。 1
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穆克什·普拉萨德,梁成昌,迪帕克·古普塔,马哈迪卡·普拉塔马,苏雷什·桑达拉姆,金藤林:
基于加权重采样粒子滤波的在线视频流人体跟踪。 2-12
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穆克什·普拉萨德,丁荣正,多明戈·梅里,Deepak Puthal公司,苏雷什·桑达拉姆,金藤林:
一种快速自适应的在线学习检测系统。 13-22
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阮安（Nguyen Anh）,穆克什·普拉萨德,Narasimalu Srikanth公司,苏雷什·桑达拉姆:
使用元认知方法预测风速间隔。 23-32
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阮安（Nguyen Anh）,穆克什·普拉萨德,Narasimalu Srikanth公司,苏雷什·桑达拉姆:
使用元认知区间2型模糊推理系统进行波浪预测。 33-41
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弗朗西丝卡·西波里尼,卢卡·奥内托,安德烈亚·科拉杜,斯特凡诺·萨维奥,戴维德·安吉塔:
通过深入学习定子电流对感应电机轴承进行非侵入性监测。 42-51
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鲁迪·卡海亚迪·哈里奥·普里巴迪,朱奈迪拉·法德尔,兴国报:
基于字典和层次学习的群体行为识别。 52-59
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考特苯胺,尼斯托尔·格罗扎武,尤内斯·本纳尼,尼科莱塔·罗戈夫斯基,卡梅尔·哈达杜,艾哈迈德·阿马穆:
基于神经网络的域名推荐。 60-70
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丹尼斯·勒库切,亚历克斯·奥塞姆,Maxime Gasse公司:
关于使用二进制随机自编码器进行零损失下的多标签分类。 71-80
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拉加万·克里希南,V.A.萨马拉纳亚克,Sarangapani Jagannathan公司:
一种多步非线性降维方法及其在大数据中的应用。 81-88
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拉加万·克里希南,Sarangapani Jagannathan公司,V.A.Samaranayake公司:
深度神经网络的直接错误驱动学习及其在大数据中的应用。 89-95
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萨吉夫·乌达亚库马尔,达米思·查马尔克（Damith Chamalke Senadeera）,Selvaraj Yamunarani公司,Jin-Cheon Na公司:
推特用户推特心理文章的人口统计分析和推特分析。 96-104
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雷尼·普拉迪纳·库苏马多瓦尼,斯特扎尔·普里安西娅,费萨尔·约翰·马竞蒂科:
基于神经词嵌入的印尼巴哈萨社交媒体文本的上下文敏感规范化。 105-117
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桥本直树,小泽正一,陶班,中泽俊二,岛村俊美:
使用关联规则学习对物联网恶意软件进行Darknet流量分析。 118-123
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Chandra Kusuma Dewa公司,阿菲亚哈亚蒂:
适用于爪哇文元音分类的CNN权重初始化和激活功能。 124-132
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法贾尔·乌林·努哈,阿菲亚哈亚蒂:
生成性对抗网络上的训练数据集约简。 133-139
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唱诗班扎因,马哈迪卡·普拉塔马,埃德温·卢霍弗,Md Meftahul Ferdaus先生,Qing Cai（清才）,穆克什·普拉萨德:
基于PANFIS MapReduce的大数据分析。 140-152
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里斯卡·阿普利亚,厄娜·阿普利亚尼,亨德罗·努尔哈迪:
用扩展卡尔曼滤波方法估计12.7×99毫米口径弹丸运动的初步研究。 153-162
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迪亚·阿古斯汀,厄娜·阿普利亚尼,亨德罗·努尔哈迪:
使用集合卡尔曼滤波方法估计12.7 x 99 mm口径弹丸运动的初步研究。 163-173
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危险的Frasetio Wahyu Pratama,桑提乌兰普纳米,桑提·普特里·拉哈尤:
非平衡微阵列数据的增强支持向量机。 174-183
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卢阿尤B.L,厄娜·阿普利亚尼,亨德罗·努尔哈迪:
用无中心卡尔曼滤波法估算12.7×99毫米口径弹丸的初步研究。 184-193
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赫里·库斯瓦托,雷尼·尤妮娅·努希达亚,Hayato Ohwada先生:
DUD-E数据库中抑制剂分类的特征选择方法比较。 194-202
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罗伯特·科兹马,罗曼·伊林,哈瓦·西格曼:
深度学习神经网络中跨层抽象的进化。 203-213
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穆罕默德·阿塔迈米,长井隆之,乔科·普瓦托:
基于粒子滤波和多特征融合的目标检测。 214-218
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杰弗里·乔纳森·戴维斯,罗伯特·科兹马:
高密度脑电阵列监测的人类认知状态可视化。 219-231
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Yoke Leng Yong（轭冷勇）,李云丽,顾晓伟,普拉门·安杰洛夫,大卫·切林戈,Elnaz Shafipour公司:
使用神经模糊系统进行外汇汇率预测。 232-238
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盖尔·贝克,哈南·阿扎格,Stéphanie Bougeard酒店,穆斯塔法·利巴,Ndèye Niang:
偏最小二乘聚类回归的一种新的微观匹配方法。 239-250
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诺夫里·苏赫米,苏哈托诺,迪迪·德维·普拉斯蒂奥,巴哈鲁丁·阿里:
使用深度学习和ARIMA模型的混合滚动预测。 251-258
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艾哈迈德·阿里纳迪,雅加·阿里亚·普拉达纳,阿兰·阿文塔·古鲁辛加:
用于交通视频分析的车辆检测和分类。 259-268
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苏哈托诺,诺夫里·苏赫米,迪迪·德维·普拉斯蒂奥:
优化非线性时间序列预测深度学习架构的实验设计。 269-276
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瓦法·卡达德,谢里夫·阿卜杜拉:
保险公司（TIC）数据集中的客户细分。 277-290
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杰森·库尼亚万,Sensa G.S.Syahra公司,Chandra Kusuma Dewa公司,阿菲亚哈亚蒂:
交通拥堵检测：使用卷积神经网络从闭路电视监控图像中学习。 291-297
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Jo Takano（高野）,Toshiaki Omori公司:
基于调和平均相似性的量子退火k个-意味着。 298-305
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伊萨姆·法利赫,尼斯托尔·格罗扎武,匆忙的卡纳瓦提,尤内斯·本纳尼:
用于协同过滤的拓扑多视图聚类。 306-312

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