Forecasting Stadium Attendance Using Machine Learning Models: A Case of the National Football League

Публикации

?

Forecasting Stadium Attendance Using Machine Learning Models: A Case of the National Football League

Studia Sportiva. 2024. Vol. 18. No. 2. P. 147–164.

Пан Ю., Ван Ф.

Язык: английский

Analytical review of methods for identifying emotions in text data

Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A., CEUR Workshop Proceedings 2020 Vol. 2552 P. 8–21

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Decision-Making in Computational Intelligence-Based Systems: New Approaches, Methods, and Applications

Cham: Springer, 2026.

This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Tackling the challenge of ML-assisted antibacterial activity prediction: One step closer to controlled quaternary ammonium compounds design via neural networks model

Ilin E., Frolov N., Seferyan M. и др., Bioorganic Chemistry 2025 Vol. 167 Article 109175

The ongoing rise of resistant bacterial pathogens poses a significant threat to current antibacterials' effectiveness putting millions of people's lives at risk. However, modern machine learning (ML) tools promise to tip the scales in the never-ending development of antimicrobial agents' pipelines. Herein we present a novel approach for quaternary ammonium compounds (QACs) antibacterial activity prediction ...

Добавлено: 16 марта 2026 г.

POPULATION AND WORKPLACES ESTIMATION USING MACHINE LEARNING AND OPEN DATA SOURCES

Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196

Добавлено: 12 марта 2026 г.

Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса

Щепелева М. А., Финансы: теория и практика 2025 Т. 29 № 4 С. 146–162

Данная работа посвящена анализу финансовых кризисов. Рассматриваются различные классификации кризисов, методы их прогнозирования, подходы к составлению системы опережающих индикаторов. Для лучшего понимания возможностей прогнозирования финансовых кризисов проводится собственное эмпирическое исследование по развивающимся странам с использованием традиционного эконометрического подхода для предсказания валютных кризисов и метода случайного леса. Выявлены наиболее значимые переменные, изменение которых может сигнализировать о ...

Добавлено: 12 февраля 2026 г.

Compression-Induced Lattice Tilting Quenches Ion Migration at Metal Halide Perovskite Grain Boundaries: A Machine Learning Molecular Dynamics Study

Mikhail R. Samatov, Лю Д., Emir S. Amirov и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2025 Vol. 16 No. 51 P. 13068–13074

Добавлено: 20 декабря 2025 г.

Proceedings of The Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025)

Springer, 2025.

This volume gathers the peer-reviewed proceedings of the Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025), held in Bordeaux, France. FRCCS has become a key interdisciplinary venue for researchers and practitioners exploring the theory, modeling, and applications of complex systems. The book covers a broad range of topics, including network science, dynamical systems, data mining, ...

Добавлено: 8 декабря 2025 г.

CIKM '25: Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management

ACM, 2025.

Добавлено: 16 ноября 2025 г.

Development the reinforcement learning model for sources identification of H2S industrial emissions

Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2025. P. 987–991.

Добавлено: 4 ноября 2025 г.

2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)

Dalian: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 ноября 2025 г.

Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments

Морозов Н. В., Максимов Я. В., Тяпкин Д. Н. и др., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 44887–44910.

Добавлено: 15 октября 2025 г.

Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, Canada

[б.и.], 2025.

Добавлено: 15 октября 2025 г.

Moment tensor potential and equivariant tensor network potential with explicit dispersion interactions

Chalykh O., Korogod D., Ivan S. Novikov и др., Journal of Chemical Physics 2025 Vol. 163 No. 13 Article 134112

Добавлено: 12 октября 2025 г.

Dataset of artefacts for machine learning applications in astronomy

Sreejith S., Pruzhinskaya M., Volnova A. и др., New Astronomy 2026 Vol. 122 Article 102466

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Towards stimulation-free automatic electrocorticographic speech mapping in neurosurgery patients

Воскобойников А. М., Magomed Aliverdiev, Yulia Nekrasova и др., Journal of Neural Engineering 2025 Vol. 22 No. 5 Article 056002

Добавлено: 2 сентября 2025 г.

Landscape patterns of shrubification in the Siberian Low Arctic: A machine learning perspective

Деркачева А. А., Frost G., Epstein H. и др., Journal of Ecology 2025 Vol. 113 No. 10 P. 2813–2831

Добавлено: 4 августа 2025 г.

Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies

Маткин Н. А., Смирнов А. О., Усанин М. А. и др., , in: 12th International Conference, AIST 2024, Bishkek, Kyrgyzstan, October 17–19, 2024, Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2025.

The labor market is undergoing rapid changes, with increasing demands on job seekers and a surge in job openings. Identifying essential skills and competencies from job descriptions is challenging due to varying employer requirements and the omission of key skills. This study addresses these challenges by comparing traditional Named Entity Recognition (NER) methods based on ...

Добавлено: 26 июля 2025 г.

Прогнозирование цен на золото с использованием алгоритмов нейросетей

Солдатова А. О., Финансы, деньги, инвестиции 2023 № 4 С. 9–15

Стоимость золота - важнейший экономический индикатор. Ожидания роста инфляции и повышения ключевых ставок со стороны Центральных банков формируют интерес инвесторов к золоту во всем мире. С учетом все большего числа факторов, оказывающих влияние на динамику курса золота в мире, прогнозирование цен на золото требует новых методов и современных технологических решений. В статье представлен обзор методов ...

Добавлено: 8 июля 2025 г.

Predicting Systemic Risk in the Russian Financial Sector with Boosting Techniques

Щепелева М. А., Procedia Computer Science 2024 Vol. 242 P. 51–56

Добавлено: 17 июня 2025 г.

Proceedings of The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 3-5 May 2025, Splash Beach Resort in Mai Khao, Thailand, PMLR: vol. 258

PMLR, 2025.

Добавлено: 18 мая 2025 г.

Analysis of Propagation/Leakage transition of fiber cladding modes for processing of data from dielectric tilted fiber Bragg grating sensors

Chubchev E. D., Dolzhenko E. I., K.A. Tomyshev и др., Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2025 Vol. 253 Article 117479

Tilted fiber Bragg gratings (TFBGs) possess promising characteristics for refractometric purposes. However, their complex spectral response containing a large number of features makes the sensor’s output relevance highly dependent on data demodulation and interpretation. We propose a method for processing sensor data based on a detailed analysis of the system’s behavior during the transition of cladding modes from ...

Добавлено: 16 мая 2025 г.