Zobrazeno 1 - 10
of 6 525
pro vyhledávání: '"A, Sipka"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
SeeNews Research & Profiles (Company Profiles). 2015, p2287-2289. 3p.
Autor:
Pennington, James Joshua
Publikováno v:
The Slavic and East European Journal, 2020 Apr 01. 64(1), 137-139.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/45408864
Autor:
Sharma, Rahul, Redyuk, Sergey, Mukherjee, Sumantrak, Sipka, Andrea, Vollmer, Sebastian, Selby, David
Explainable AI (XAI) and interpretable machine learning methods help to build trust in model predictions and derived insights, yet also present a perverse incentive for analysts to manipulate XAI metrics to support pre-specified conclusions. This pap
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.08513
Autor:
MINUGH-PURVIS, NANCY
Publikováno v:
Anthropologie (1962-), 2000 Jan 01. 38(1), 71-82.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26294843
Autor:
Battiau-Queney, Yvonne, Ventalon, Sandra, Abraham, Romain, Sipka, Vincent, Cohen, Olivier, Marin, Denis
Publikováno v:
Journal of Coastal Research, 2024 Jan 01. 40(1), 80-103.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/48772749
Autor:
Erlebach, Andreas, Šípka, Martin, Saha, Indranil, Nachtigall, Petr, Heard, Christopher J., Grajciar, Lukáš
Under operating conditions, the dynamics of water and ions confined within protonic aluminosilicate zeolite micropores are responsible for many of their properties, including hydrothermal stability, acidity and catalytic activity. However, due to hig
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.00911
Autor:
Nikolett Grósz-Wilhelm
Publikováno v:
Pro Futuro. 12
Sipka Péter „A munkáltatói kárfelelősség elmélete és gyakorlata” című könyve 2021-ben jelent meg a HVG-ORAC Kiadó gondozásában. A szerző egyrészt alaposan elemzi a kártérítési felelősség szabályozási rendszerét, másrész
In this paper, we present neural networks learning mechanical systems that are both symplectic (for instance particle mechanics) and non-symplectic (for instance rotating rigid body). Mechanical systems have Hamiltonian evolution, which consists of t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.05540