Zobrazeno 1 - 10
of 93 304
pro vyhledávání: '"SMETS, A"'
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.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
FISHER, JONAS D.M.
Publikováno v:
Journal of Money, Credit and Banking, 2015 Mar 01. 47(2/3), 511-516.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/24500933
The non-thermal particles escaping from collisionless shocks into the surrounding medium can trigger a non-resonant streaming instability that converts parts of their drift kinetic energy into large amplitude magnetic field perturbations, and promote
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.18978
Autor:
Rok Smrdelj
Publikováno v:
Ars & Humanitas, Vol 15, Iss 1 (2021)
Leta 2001 je izšel zbornik Media and Migration: Constructions of Mobility and Difference, v katerem je bilo področje raziskovanja medijev in migracij verjetno prvič deležno sistematične in celovite obravnave. Skoraj dvajset let po izidu omenje
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/897290c69ade427a9ba4c89268c70b63
Publikováno v:
IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 42, no. 7, pp. 1936-1949, July 2024
Quantum entanglement is so fundamentally different from a network packet that several quantum network stacks have been proposed; one of which has even been experimentally demonstrated. Several simulators have also been developed to make up for limite
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.14597
We introduce a class of trainable nonlinear operators based on semirings that are suitable for use in neural networks. These operators generalize the traditional alternation of linear operators with activation functions in neural networks. Semirings
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.18805
Publikováno v:
The Seventeenth-Century Orange-Nassau Library: The Catalogue Compiled by Anthonie Smets in 1686, the 1749 Auction Catalogue, and Other Contemporary Sources. :678-723
PDE-based Group Convolutional Neural Networks (PDE-G-CNNs) use solvers of evolution PDEs as substitutes for the conventional components in G-CNNs. PDE-G-CNNs can offer several benefits simultaneously: fewer parameters, inherent equivariance, better a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.15182