Q1 2026

Analyzing the performance of machine learning techniques: Applications in dance education and the radiation sector

Kailun Lin · L.S. Diab · Yuanyuan Zhang · Ashraf. S. ELshreif
10.1016/j.jrras.2026.102522 391 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
391
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Kailun, L., L.S., D., Yuanyuan, Z., Ashraf., S. E. (2026). Analyzing the performance of machine learning techniques: Applications in dance education and the radiation sector. Journal of Radiation Research and Applied Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jrras.2026.102522
أبحاث ذات صلة
2
استشهاد
389
Analysis of photon shielding properties and buildup factors of epoxy composites reinforced with tita…
Nermeen S. Gaballah; Mona M. Gouda; Dina G. Yakot; Walaa M.R. Alahmade; Abdallah · 2026
1
استشهاد
391
Bayesian and non-Bayesian inference for the inverse power induced XLindley distribution with applica…
Hadeel AlQadi; Diaa S. Metwally; Raga Idress; Ahmed M. Felifel · 2026
1
استشهاد
387
0
استشهاد
394
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1687-8507
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Natural Sciences
الناشر Elsevier / Egyptian Society of Radi
الدولة 🇪🇬 Egypt
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
L
L.S. Diab
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 24 Jul 2026