Zobrazeno 1 - 10
of 408
pro vyhledávání: '"McCarthy, Christopher"'
Autor:
McCarthy, Christopher, Konagaya, Yuki, Sternberg, Troy, Enkhjargal, Erdenebuyan, Hoshino, Buho
Publikováno v:
In Journal of Historical Geography March 2024 83:163-175
Publikováno v:
The Phi Delta Kappan, 2022 Sep 01. 104(1), 12-17.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27185309
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:
In Teaching and Teacher Education October 2023 133
Publikováno v:
International Journal of Mentoring and Coaching in Education, 2023, Vol. 12, Issue 1, pp. 95-110.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/IJMCE-05-2022-0037
Autor:
Brown, Jenny, Ingram, Carol, Hickson, Sheila, Taylor, Robert, Walker, Christine, Abbott, J Haxby, Allen, Kelli, Bennell, Kim, Bossen, Daniel, Chaipinyo, Kanda, Cochrane, Tom, de Rooij, Mariëtte, Risberg, May Arna, Fitzgerald, G Kelley, French, Helen, Hale, Leigh, Henriksen, Marius, Hinman, Rana S, Hopman-Rock, Marijke, Hurley, Michael, Keogh, Justin, Veenhof, Cindy, Knoop, Jesper, Krauss, Inga, Levinger, Pazit, McCarthy, Christopher, Messier, Stephen P, Heinonen, Ari, Osteras, Havard, Anwer, Shahnawaz, Lacerda, Ana Cristina R, Ganesh, Shankar, Steinhilber, Benjamin, Suzuki, Yusuke, Hunt, Michael A, Talbot, Laura, Teirlinck, Carolien, Doherty, Michael, Tsai, Pao-Feng, Wallis, Jason A, Yilmaz Menek, Merve, Holden, Melanie A *, Hattle, Miriam, Runhaar, Jos, Riley, Richard D, Healey, Emma L, Quicke, Jonathan, van der Windt, Danielle A, Dziedzic, Krysia, van Middelkoop, Marienke, Burke, Danielle, Corp, Nadia, Legha, Amardeep, Bierma-Zeinstra, Sita, Foster, Nadine E
Publikováno v:
In The Lancet Rheumatology July 2023 5(7):e386-e400
We train and apply convolutional neural networks, a machine learning technique developed to learn from and classify image data, to Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS) imaging for the identification of potential strong lensing system
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1704.02744
Autor:
Petali, Jonathan Michael1 (AUTHOR) jonathan.m.petali@des.nh.gov, Pulster, Erin L.2 (AUTHOR), McCarthy, Christopher3 (AUTHOR), Pickard, Heidi M.4 (AUTHOR), Sunderland, Elsie M.4,5 (AUTHOR), Bangma, Jacqueline6,7 (AUTHOR), Carignan, Courtney C.8 (AUTHOR), Robuck, Anna9 (AUTHOR), Crawford, Kathryn A.10 (AUTHOR), Romano, Megan E.11 (AUTHOR), Lohmann, Rainer12 (AUTHOR), von Stackelburg, Katherine5 (AUTHOR)
Publikováno v:
Integrated Environmental Assessment & Management. Nov2024, Vol. 20 Issue 6, p1839-1858. 20p.