Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Phan Thị Thanh Huyền"'
Publikováno v:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp. :165-174
Bài viết nhằm khái quát một số kết quả nghiên cứu đô thị hóa, tác động của đô thị hóa đến quản lý, sử dụng đất, từ đó đề xuất một số kiến nghị trong quản lý, sử dụng đất dướ
BIẾN ĐỘNG THEO MÙA TRONG CẤU TRÚC PHÂN BỐ QUẦN XÃ TUYẾN TRÙNG SỐNG TỰ DO Ở SÔNG BA LAI, TỈNH BẾN TRE
Publikováno v:
TNU Journal of Science and Technology. 227:3-11
Sự biến động theo mùa trong cấu trúc phân bố của quần xã tuyến trùng sống tự do ở sông Ba Lai, tỉnh Bến Tre được nghiên cứu nhằm đánh giá sự khác biệt của chúng trong mùa mưa và mùa khô. Dữ
Autor:
Phan Thị Thanh Huyền, Lê Hùng Thắng
Publikováno v:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp. :127-136
Bằng phương pháp xử lý nguồn số liệu sơ cấp từ việc điều tra 30 cán bộ, công chức có liên quan đến công tác thu hồi đất phát triển cụm công nghiệp (CCN) tại tỉnh Ninh Bình, nghiên cứu đã ch
Publikováno v:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp. :144-153
Nghiên cứu nhằm khái quát một số vấn đề lý luận và thực tiễn đăng ký đất đai trên thế giới và ở Việt Nam. Đăng ký đất đai (ĐKĐĐ) là yêu cầu bắt buộc nhằm bảo đảm quyền sở hữu hay
Publikováno v:
TNU Journal of Science and Technology. 226:185-190
Cá Dảnh Nam Bộ (Puntioplites proctozyron Bleeker, 1865) thuộc họ cá chép Cyprinidae, bộ cá chép Cypriniformes. Đây là loài cá kinh tế có thể trở thành đối tượng nuôi mới ở Đông Nam Bộ. Hiện cá Dảnh Nam
Autor:
Phạm Ngọc Hoài, Nguyễn Thị Mỹ Yến, Phan Thị Thanh Huyền, Trần Thành Thái, Ngô Xuân Quảng, Nguyễn Thị Hải Yến
Publikováno v:
TNU Journal of Science and Technology. 226:170-177
Yếu tố mùa thường được nghiên cứu nhằm làm rõ sự ảnh hưởng của chúng đối với quần xã tuyến trùng sống tự do khi áp dụng vào đánh giá nhanh sức khỏe sinh thái. Nghiên cứu được thực hiệ
Publikováno v:
BÁO CÁO KHOA HỌC VỀ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢNG DẠY SINH HỌC Ở VIỆT NAM HỘI NGHỊ KHOA HỌC QUỐC GIA LẦN THỨ 5 - PROCEEDING OF THE 5TH NATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE ON BIOLOGICAL RESEARCH AND TEACHING IN VIETNAM.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Thai Thanh Tran, Liem Duy Nguyen, Pham Ngoc Hoai, Quoc Bao Pham, Phan Thi Thanh Huyen, Nguyen Phuong Dong, Ha Hoang Hieu, Nguyen Thu Hien
Publikováno v:
Songklanakarin Journal of Science and Technology (SJST), Vol 44, Iss 4, Pp 1057-1066 (2022)
This study firstly adopts a state-of-the-art deep learning approach based on a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network for predicting the hourly water level of Mekong estuaries in Vietnam. The LSTM models were developed from around 8,760 hourl
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/72d73a34e0154458961888a588214995
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.