1.Forecasting E-Commerce Products Prices by Combining an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model and Google Trends Data

作　　者：Salvatore Carta ;Salvatore Carta ;Andrea Medda 等

出　　处：Future Internet. 2019 ;11(1):5.doi:10.3390/fi11010005

出版社：MDPI Publishing

文章 ID：224100671

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2.Technology Enhanced Learning Using Humanoid Robots

作　　者：Diego Reforgiato Recupero

出　　处：Future Internet. 2021 ;13(2):32.doi:10.3390/fi13020032

出版社：MDPI Publishing

文章 ID：258538864

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3.A Local Feature Engineering Strategy to Improve Network Anomaly Detection

作　　者：Salvatore Carta ;Alessandro Sebastian Podda ;Diego Reforgiato Recupero 等

出　　处：Future Internet. 2020 ;12(10):177-206.doi:10.3390/fi12100177

出版社：MDPI Publishing

文章 ID：257047908

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4.Popularity Prediction of Instagram Posts

作　　者：Salvatore Carta ;Alessandro Sebastian Podda ;Diego Reforgiato Recupero 等

出　　处：Information. 2020 ;11(9):453-469.doi:10.3390/info11090453

出版社：MDPI Publishing

文章 ID：257085914

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5.A Holistic Auto-Configurable Ensemble Machine Learning Strategy for Financial Trading

作　　者：Salvatore Carta ;Andrea Corriga ;Anselmo Ferreira 等

出　　处：Computation. 2019 ;7(4):67-91.doi:10.3390/computation7040067

出版社：MDPI Publishing

文章 ID：257019603

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6.Survey on Videos Data Augmentation for Deep Learning Models

作　　者：Nino Cauli ;Diego Reforgiato Recupero

出　　处：Future Internet. 2022 ;14(3):93.doi:10.3390/fi14030093

出版社：MDPI Publishing

文章 ID：1037302498

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