Zobrazeno 1 - 10
of 32 847
pro vyhledávání: '"S T Lee"'
Autor:
McCullough, David
Publikováno v:
Bulletin of the American Academy of Arts and Sciences, 2006 Apr 01. 59(3), 23-27.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3824471
Autor:
Greenblatt, Stephen, Donoghue, Denis
Publikováno v:
Bulletin of the American Academy of Arts and Sciences, 2005 Jul 01. 58(4), 22-25.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3824711
Publikováno v:
Bulletin of the American Academy of Arts and Sciences, 2004 Jan 01. 57(2), 12-20.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/3824432
Lycoris flavescens M. Kim & S.T. Lee (2004: 13) Isotype: KOREA, Jeollabuk-do: Naesosa, 20 August 1987, M. Kim 2018 (NIBRVP814937; Fig. 1 -34). Note: This isotype was transferred to KB from JNU. The name L. flavescens was proposed by Kim & Lee (1991:
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ed08628a0031f2a9299f8c33bbd636b0
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 129564-129579 (2022)
Long Short-Term Memory (LSTM) networks are unique to exercise data in its memory cell with long-term memory as Natural Language Processing (NLP) tasks have inklings of intensive time and computational power due to their complex structures like magnit
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8dbd181cc9874ff484bba51d0f1843f7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Luochao Wang, Raymond S. T. Lee
Publikováno v:
Fractal and Fractional, Vol 7, Iss 4, p 292 (2023)
Financial prediction persists a strenuous task in Fintech research. This paper introduces a multifractal asymmetric detrended cross-correlation analysis (MF-ADCCA)-based deep learning forecasting model to predict a succeeding day log return via excit
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e138b44c011348dc8d997b8e400b608c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Weiming Mai, Raymond S. T. Lee
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 11, Iss 9, p 3876 (2021)
Chart patterns are significant for financial market behavior analysis. Lots of approaches have been proposed to detect specific patterns in financial time series data, most of them can be categorized as distance-based or training-based. In this paper
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ee46a1a7ee224533bb4ccbeca089c8e6