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Titlebook: On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Informat; Fabian Guignard Book 2022 The Editor

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樓主: dentin
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發(fā)表于 2025-3-23 10:55:52 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 16:31:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 18:50:11 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 01:59:47 | 只看該作者
Advanced Exploratory Data Analysis,This chapter introduces some advanced EDA tools which can be applied to spatio-temporal data sets. They quantify and confirm some features of the wind speed data suggested by visualisation in the previous chapter and unveil hidden patterns.
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發(fā)表于 2025-3-24 03:52:32 | 只看該作者
Conclusions, Perspectives and Recommendations,This concluding chapter summarises and underlines the main achievements of each research topic and presents some reflections on future research.
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發(fā)表于 2025-3-24 10:19:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 11:56:08 | 只看該作者
On Spatio-Temporal Data Modelling and Uncertainty Quantification Using Machine Learning and Informat978-3-030-95231-0Series ISSN 2190-5053 Series E-ISSN 2190-5061
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發(fā)表于 2025-3-24 18:21:25 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 21:15:48 | 只看該作者
Springer Theseshttp://image.papertrans.cn/o/image/701077.jpg
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發(fā)表于 2025-3-24 23:14:37 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-030-95231-0Machine Learning; Deep Learning; Uncertainty Quantification; Model Variance; Artificial Neural Network; S
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