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2009
Schon seit mehreren Jahrzehnten wird bei meisten Unternehmen Performance Tuning von Rechnersystemen betrieben. Dieses Thema wurde wie von der Seite der Unternehmen als auch von der Wissenschaft mittlerweile in zahlreichen unterschiedlichen Aspekten erforscht und ausgearbeitet.
Tropmann-Frick, Marina +2 more
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Schon seit mehreren Jahrzehnten wird bei meisten Unternehmen Performance Tuning von Rechnersystemen betrieben. Dieses Thema wurde wie von der Seite der Unternehmen als auch von der Wissenschaft mittlerweile in zahlreichen unterschiedlichen Aspekten erforscht und ausgearbeitet.
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Science
“AI-Powered Forecasting” was recently on the cover of Science , highlighting a new deep learning model for much faster and more accurate weather forecasting. Known as GraphCast, it outperformed the gold-standard system and had an accuracy of 99.7% for
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“AI-Powered Forecasting” was recently on the cover of Science , highlighting a new deep learning model for much faster and more accurate weather forecasting. Known as GraphCast, it outperformed the gold-standard system and had an accuracy of 99.7% for
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2018
Vu l’influence que les anticipations des agents économiques exercent sur de grandes variables macroéconomiques, on peut s’étonner du très petit nombre d’études qui ont tenté d’extrapoler les « véritables » anticipations des agents directement à partir des données.
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Vu l’influence que les anticipations des agents économiques exercent sur de grandes variables macroéconomiques, on peut s’étonner du très petit nombre d’études qui ont tenté d’extrapoler les « véritables » anticipations des agents directement à partir des données.
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1986
In this paper Bayesian methods are applied to dynamical linear models \[ Y_ t=F_ t\theta_ t+v_ t,\quad \theta_ t=G_ t\theta_{t- 1}+w_ t, \] with normal distribution assumptions and dynamical generalized linear models with observations of the exponential family.
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In this paper Bayesian methods are applied to dynamical linear models \[ Y_ t=F_ t\theta_ t+v_ t,\quad \theta_ t=G_ t\theta_{t- 1}+w_ t, \] with normal distribution assumptions and dynamical generalized linear models with observations of the exponential family.
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