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    Debris flow susceptibility assessment based on boosting ensemble learning techniques: a case study in the Tumen River basin, China.
    Chen, Zelu ; Quan, Hechun ; et al.
    In: Stochastic Environmental Research & Risk Assessment, Jg. 38 (2024-06-01), Heft 6, S. 2359-2382
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    Predicting Personal Exposure to PM<subscript>2.5</subscript> Using Different Determinants and Machine Learning Algorithms in Two Megacities, China.
    Li, Na ; Li, Yunpu ; et al.
    In: Indoor Air, Jg. 2024 (2024-03-08), S. 1-11
    Online academicJournal
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    Forecasting China's stock market risk under the background of the Stock Connect programs.
    Chen, Wei ; Chen, Bing ; et al.
    In: Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies & Applications, Jg. 28 (2024-02-01), Heft 3, S. 2483-2499
    Online academicJournal
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    Optimized strategy for schistosomiasis elimination: results from marginal benefit modeling.
    Li, Qin ; Zheng, Jin-Xin ; et al.
    In: Parasites & Vectors, Jg. 16 (2023-11-15), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Probabilistic machine learning approach to predict incompetent rock masses in TBM construction.
    Yang, Wenkun ; Zhao, Jian ; et al.
    In: Acta Geotechnica, Jg. 18 (2023-09-01), Heft 9, S. 4973-4991
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    Estimating the Aboveground Biomass of Various Forest Types with High Heterogeneity at the Provincial Scale Based on Multi-Source Data.
    Huang, Tianbao ; Ou, Guanglong ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-07-15), Heft 14, S. 3550-3568
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    A Machine Learning Framework Based on Extreme Gradient Boosting to Predict the Occurrence and Development of Infectious Diseases in Laying Hen Farms, Taking H9N2 as an Example.
    Liu, Yu ; Zhuang, Yanrong ; et al.
    In: Animals (2076-2615), Jg. 13 (2023-05-01), Heft 9, S. 1494-1508
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    Synergism of Multi-Modal Data for Mapping Tree Species Distribution—A Case Study from a Mountainous Forest in Southwest China.
    Zheng, Pengfei ; Fang, Panfei ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 15 (2023-02-15), Heft 4, S. 979-1003
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    Satellite and Machine Learning Monitoring of Optically Inactive Water Quality Variability in a Tropical River.
    Li, Ning ; Ning, Ziyu ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-11-01), Heft 21, S. 5466-5484
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    Boosting algorithm improves the accuracy of juvenile forensic dental age estimation in southern China population.
    Shan, Weijie ; Sun, Yunshu ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 12 (2022-09-19), Heft 1, S. 1-9
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    Forest Height Mapping Using Feature Selection and Machine Learning by Integrating Multi-Source Satellite Data in Baoding City, North China.
    Zhang, Nan ; Chen, Mingjie ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-09-15), Heft 18, S. N.PAG- (27S.)
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    A Forest Fire Susceptibility Modeling Approach Based on Light Gradient Boosting Machine Algorithm.
    Sun, Yanyan ; Zhang, Fuquan ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-09-01), Heft 17, S. 4362-4377
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    Outcome prediction for acute kidney injury among hospitalized children via eXtreme Gradient Boosting algorithm.
    Deng, Ying-Hao ; Luo, Xiao-Qin ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 12 (2022-05-27), Heft 1, S. 1-11
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    Combining Sample Plot Stratification and Machine Learning Algorithms to Improve Forest Aboveground Carbon Density Estimation in Northeast China Using Airborne LiDAR Data.
    Chen, Mingjie ; Qiu, Xincai ; et al.
    In: Remote Sensing, Jg. 14 (2022-03-15), Heft 6, S. 1477-1506
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    Increasing the energy efficiency of a data center based on machine learning.
    Yang, Zhen ; Du, Jinhong ; et al.
    In: Journal of Industrial Ecology, Jg. 26 (2022-02-01), Heft 1, S. 323-335
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    Total Organic Carbon Content Prediction in Lacustrine Shale Using Extreme Gradient Boosting Machine Learning Based on Bayesian Optimization.
    Liu, Xingzhou ; Tian, Zhi ; et al.
    In: Geofluids, 2021-10-07, S. 1-18
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    Prediction of phytoplankton biomass and identification of key influencing factors using interpretable machine learning models.
    Xu, Yi ; Zhang, Di ; et al.
    In: Ecological Indicators, Jg. 158 (2024), S. N.PAG
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    Predictive Modeling of Short-Term Rockburst for the Stability of Subsurface Structures Using Machine Learning Approaches: t-SNE, K-Means Clustering and XGBoost.
    Ullah, Barkat ; Kamran, Muhammad ; et al.
    In: Mathematics (2227-7390), Jg. 10 (2022-02-01), Heft 3, S. 449-449
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