Zobrazeno 1 - 10
of 88
pro vyhledávání: '"Navarro, Alexandre"'
Autor:
Cohen, Yarden, Navarro, Alexandre Khae Wu, Frellsen, Jes, Turner, Richard E., Riemer, Raziel, Pakman, Ari
The need for regression models to predict circular values arises in many scientific fields. In this work we explore a family of expressive and interpretable distributions over circle-valued random functions related to Gaussian processes targeting two
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.13151
Autor:
Siqueira Neto, Antonio Carlos de, Porsani, Jorge Luís, Rangel, Rodrigo Corrêa, Souza, Luiz Antonio Pereira de, Navarro, Alexandre Guida, Lima, Leonardo Gonçalves de, Stangari, Marcelo Cesar
Publikováno v:
In Journal of Archaeological Science: Reports December 2024 60
Autor:
Tisseaux-Navarro, Alexandre, Juárez, Braulio, Vargas-Hernández, J. Mauro, Cambronero-Solano, Sergio, Espinoza, Mario, de Alegría-Arzaburu, Amaia Ruiz, Salazar-Ceciliano, Juan Pablo
Publikováno v:
In Regional Studies in Marine Science October 2024 75
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 Journal of Archaeological Science: Reports October 2023 51
Autor:
Luís Porsani, Jorge, Guida Navarro, Alexandre, Corrêa Rangel, Rodrigo, Carlos de Siqueira Neto, Antonio, Gonçalves de Lima, Leonardo, Cesar Stangari, Marcelo, Antonio Pereira de Souza, Luiz, Rafael Neris dos Santos, Vinicius
Publikováno v:
In Journal of Archaeological Science: Reports October 2023 51
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
de Moraes, Caio Alves, da Costa, Marcondes Lima, Navarro, Alexandre Guida, Negrão, Leonardo Boiadeiro Ayres, da Silva Valente, Glayce Jholy Souza, Pöllmann, Herbert, Behling, Hermann
Publikováno v:
In Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 15 December 2022 608
Circular variables arise in a multitude of data-modelling contexts ranging from robotics to the social sciences, but they have been largely overlooked by the machine learning community. This paper partially redresses this imbalance by extending some
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1602.05003