Zobrazeno 1 - 10
of 4 875
pro vyhledávání: '"A. Andea"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
van der Werff, Henk1 henk.vanderwerff@mobot.org
Publikováno v:
Novon. 2024, Vol. 32, p125-129. 5p.
Autor:
Soler-Umbarila, Luis Fernando1,2 (AUTHOR) lfsoleru@gmail.com, Ariza-Cortés, William1,3 (AUTHOR), Zapata-Correa, Diego Alejandro3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Brittonia. Dec2023, Vol. 75 Issue 4, p380-392. 13p.
La presente investigación busca analizar la reutilización de botellas de vidrio bajo el método de logística inversa para la marca de agua Andea en el canal horeca de Lima Metropolitana. Ante ello, se plantean escenarios utilizando la logística i
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/20.500.12404/27623
Autor:
Henk Van der Werff
Publikováno v:
Annals of the Missouri Botanical Garden. 107:422-431
A new genus, Andea van der Werff, is described. It consists of 25 gynodioecious species, all occurring in the Andes except for one species found in the mountains of Costa Rica. Morphological characteristics are discussed and a key to the species is p
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::72fce8bbfb2beecab893664217f9ce8b
https://doi.org/10.3417/2022748
https://doi.org/10.3417/2022748
Autor:
Pache, Matthias1 (AUTHOR)
Publikováno v:
International Journal of American Linguistics. Apr2018, Vol. 84 Issue 2, p265-284. 20p. 7 Charts, 1 Graph, 1 Map.
The detection of, explanation of, and accommodation to anomalies and novelties are active research areas in multiple communities, including data mining, machine learning, and computer vision. They are applied in various guises including anomaly detec
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0f81b0de6195c9ba127fbcf83405af15
https://hdl.handle.net/10453/170536
https://hdl.handle.net/10453/170536
In recent years, deep learning-based solar forecasting using all-sky images has emerged as a promising approach for alleviating uncertainty in PV power generation. However, the stochastic nature of cloud movement remains a major challenge for accurat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.11682
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Sky-image-based solar forecasting using deep learning has been recognized as a promising approach in reducing the uncertainty in solar power generation. However, one of the biggest challenges is the lack of massive and diversified sky image samples.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.14709