Zobrazeno 1 - 10
of 74
pro vyhledávání: '"Travis Allen"'
Autor:
Christine A. Shields, Ashley E. Payne, Eric Jay Shearer, Michael F. Wehner, Travis Allen O’Brien, Jonathan J. Rutz, L. Ruby Leung, F. Martin Ralph, Allison B. Marquardt Collow, Paul A. Ullrich, Qizhen Dong, Alexander Gershunov, Helen Griffith, Bin Guan, Juan Manuel Lora, Mengqian Lu, Elizabeth McClenny, Kyle M. Nardi, Mengxin Pan, Yun Qian, Alexandre M. Ramos, Tamara Shulgina, Maximiliano Viale, Chandan Sarangi, Ricardo Tomé, Colin Zarzycki
Publikováno v:
Geophysical Research Letters, Vol 50, Iss 6, Pp n/a-n/a (2023)
Abstract Atmospheric rivers (ARs) are long, narrow synoptic scale weather features important for Earth’s hydrological cycle typically transporting water vapor poleward, delivering precipitation important for local climates. Understanding ARs in a w
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6ed5e58d8cde42ef86c3493a2903d9a9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Michael, Jureller, Shankar I, Logarajah, Travis Allen, Van Meter, Housam, Osman, John, Jay, Maitham, Moslim, Ralph, Aye, D Rohan, Jeyarajah
Publikováno v:
Journal of Gastrointestinal Surgery. 27:653-657
Metabolic surgery has been on the rise over the last 2 decades. As more literature has been being published regarding its efficacy in treating metabolic syndrome as well as advancements in surgical training and safety rise with it, metabolic surgery
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a25295b705e34386c6631c1159d4261b
https://doi.org/10.1007/s11605-022-05378-x
https://doi.org/10.1007/s11605-022-05378-x
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:
eISSN
This study describes a generalized framework, Scalable Feature Extraction and Tracking (SCAFET) to extract and track features from large climate datasets. SCAFET utilizes novel shape-based metrics that can efficiently identify and compare features fr
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a1ae0f20c947c869da85d06da000f0e4
https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-592
https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-592
Advancements in materials discovery tend to rely disproportionately on happenstance and luck rather than employing a systematic approach. Recently, advances in computational power have allowed researchers to build computer models to predict the mater
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0deca804a0bb48a4035d605cf4511651
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-444s3
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-444s3
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nellikkattil, Arjun Babu, O'Brien, Travis Allen, Lemmon, Danielle, Lee, June-Yi, Chu, Jung-Eun
Publikováno v:
EGUsphere; 5/9/2023, p1-32, 32p
Autor:
Jureller, Michael, Logarajah, Shankar I., Van Meter, Travis Allen, Osman, Housam, Jay, John, Moslim, Maitham, Aye, Ralph, Jeyarajah, D. Rohan
Publikováno v:
Journal of Gastrointestinal Surgery; Apr2023, Vol. 27 Issue 4, p653-657, 5p