Nghiên cứu tối ưu số nơ-ron trong mạng thần kinh nhân tạo để dự đoán lực liên kết giữa tấm F...
	Tác giả: Thùy Anh Nguyễn, Hải Bằng Lý, Trọng Anh Minh Nguyễn
	Xuất bản: : Giao thong van tai, 2021
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  624  Thêm vào giỏ

Ứng dụng mô hình trung bình Bayesian để xác định các yếu tố tác đông đến năng suất cà phê tỉnh Đắk Lắk
	Tác giả: Lê Đình Thắng, Nguyễn Văn Sĩ
	Xuất bản: : Tạp chí Công thương, 2020
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  330  Thêm vào giỏ

Chapter Tree-Network Overrun Model Associated with Pilots' Actions and Flight Operational Procedures
	Tác giả: Marcelo Ramos Martins, Michelle Carvalho Galvão Silva Pinto Bandeira, Anderson Ribeiro Correia
	Xuất bản: : InTechOpen, 2019
	Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở
	eBook (pdf) ddc:   Thêm vào giỏ

Bayesian Parameter Estimation for Heavy-Duty Vehicles [electronic resource]
	Tác giả:
	Xuất bản: Washington DC Oak Ridge Tenn: United States Office of the Assistant Secretary of Energy Efficiency and Renewable Energy Distributed by the Office of Scientific and Technical Information US Dept of Energy, 2017
	Bộ sưu tập: Metadata
	ddc:  629.28  Thêm vào giỏ

A Nonparametric Bayesian Framework for Short-Term Wind Power Probabilistic Forecast [electronic resource]
	Tác giả:
	Xuất bản: Washington DC Oak Ridge Tenn: United States Dept of Energy Office of Energy Efficiency and Renewable Energy Distributed by the Office of Scientific and Technical Information US Dept of Energy, 2018
	Bộ sưu tập: Metadata
	ddc:  621.531  Thêm vào giỏ

Analysis and Synthesis of Load Forecasting Data for Renewable Integration Studies [electronic resource] : Preprint
	Tác giả:
	Xuất bản: Golden Colo Oak Ridge Tenn: National Renewable Energy Laboratory US Distributed by the Office of Scientific and Technical Information US Dept of Energy, 2013
	Bộ sưu tập: Metadata
	ddc:  621.312  Thêm vào giỏ

Forecasting seasonal influenza with a state-space SIR model [electronic resource]
	Tác giả:
	Xuất bản: Los Alamos NM Oak Ridge Tenn: Los Alamos National Laboratory Distributed by the Office of Scientific and Technical Information US Dept of Energy, 2017
	Bộ sưu tập: Metadata
	ddc:  570  Thêm vào giỏ

Quantifying model-structure- and parameter-driven uncertainties in spring wheat phenology prediction with Bayesian analysis [electronic resource]
	Tác giả:
	Xuất bản: Richland Wash Oak Ridge Tenn: Pacific Northwest National Laboratory US Distributed by the Office of Scientific and Technical Information US Dept of Energy, 2016
	Bộ sưu tập: Metadata
	ddc:  631.5  Thêm vào giỏ

Real-Life Decision-Making
	Tác giả: Mats Danielson, Love Ekenberg
	Xuất bản: : Taylor Francis, 2024
	Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở
	ddc:   Thêm vào giỏ

Sustainable Assessment in Supply Chain and Infrastructure Management
	Tác giả: Golam Kabir, Syed Mithun Ali, Syed Mithun Ali, Golam Kabir, Sanjoy Kumar Paul, Sanjoy Kumar Paul
	Xuất bản: Basel: MDPI Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2022
	Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở
	ddc:   Thêm vào giỏ