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A generalized Fernique theorem and applications
A generalized Fernique theorem and applications
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A generalized Fernique theorem and applications

FRIZ, PETER ; OBERHAUSER, HARALD

Proceedings of the American Mathematical Society, 2010-10, Vol.138 (10), p.3679-3688 [Periódico revisado por pares]

Providence, RI: American Mathematical Society

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2
Generalized Weighted Composition Operators from H∞ to the Logarithmic Bloch Space
Generalized Weighted Composition Operators from H∞ to the Logarithmic Bloch Space
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Generalized Weighted Composition Operators from H∞ to the Logarithmic Bloch Space

Zhu, Xiangling

Filomat, 2016-01, Vol.30 (14), p.3867-3874 [Periódico revisado por pares]

Faculty of Sciences and Mathematics, University of Niš

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3
CORRIGENDUM: The MJO Transition from Shallow to Deep Convection inCloudSat/CALIPSO Data and GISS GCM Simulations
CORRIGENDUM: The MJO Transition from Shallow to Deep Convection inCloudSat/CALIPSO Data and GISS GCM Simulations
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CORRIGENDUM: The MJO Transition from Shallow to Deep Convection inCloudSat/CALIPSO Data and GISS GCM Simulations

Del Genio, Anthony D. ; Chen, Yonghua ; Kim, Daehyun ; Yao, Mao-Sung

Journal of climate, 2015-07, Vol.28 (13), p.5471-5473 [Periódico revisado por pares]

American Meteorological Society

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4
BAYESIAN INVERSE PROBLEMS WITH GAUSSIAN PRIORS
BAYESIAN INVERSE PROBLEMS WITH GAUSSIAN PRIORS
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BAYESIAN INVERSE PROBLEMS WITH GAUSSIAN PRIORS

Knapik, B. T. ; van der Vaart, A. W. ; van Zanten, J. H.

The Annals of statistics, 2011-10, Vol.39 (5), p.2626-2657 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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5
THE BENEFIT OF GROUP SPARSITY
THE BENEFIT OF GROUP SPARSITY
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THE BENEFIT OF GROUP SPARSITY

Huang, Junzhou ; Zhang, Tong

The Annals of statistics, 2010-08, Vol.38 (4), p.1978-2004 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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6
ESTIMATION OF (NEAR) LOW-RANK MATRICES WITH NOISE AND HIGH-DIMENSIONAL SCALING
ESTIMATION OF (NEAR) LOW-RANK MATRICES WITH NOISE AND HIGH-DIMENSIONAL SCALING
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ESTIMATION OF (NEAR) LOW-RANK MATRICES WITH NOISE AND HIGH-DIMENSIONAL SCALING

Negahban, Sahand ; Wainwright, Martin J.

The Annals of statistics, 2011-04, Vol.39 (2), p.1069-1097 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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7
Mirror Neurons Differentially Encode the Peripersonal and Extrapersonal Space of Monkeys
Mirror Neurons Differentially Encode the Peripersonal and Extrapersonal Space of Monkeys
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Mirror Neurons Differentially Encode the Peripersonal and Extrapersonal Space of Monkeys

Caggiano, Vittorio ; Fogassi, Leonardo ; Rizzolatti, Giacomo ; Thier, Peter ; Casile, Antonino

Science (American Association for the Advancement of Science), 2009-04, Vol.324 (5925), p.403-406 [Periódico revisado por pares]

Washington, DC: American Association for the Advancement of Science

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8
BART: BAYESIAN ADDITIVE REGRESSION TREES
BART: BAYESIAN ADDITIVE REGRESSION TREES
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BART: BAYESIAN ADDITIVE REGRESSION TREES

Chipman, Hugh A. ; George, Edward I. ; McCulloch, Robert E.

The annals of applied statistics, 2010-03, Vol.4 (1), p.266-298 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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9
Asymptotically Scale-Invariant Occupancy of Phase Space Makes the Entropy Sq Extensive
Asymptotically Scale-Invariant Occupancy of Phase Space Makes the Entropy Sq Extensive
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Asymptotically Scale-Invariant Occupancy of Phase Space Makes the Entropy Sq Extensive

Constantino Tsallis ; Gell-Mann, Murray ; Sato, Yuzuru

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2005-10, Vol.102 (43), p.15377-15382 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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10
SUPPORT UNION RECOVERY IN HIGH-DIMENSIONAL MULTIVARIATE REGRESSION
SUPPORT UNION RECOVERY IN HIGH-DIMENSIONAL MULTIVARIATE REGRESSION
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SUPPORT UNION RECOVERY IN HIGH-DIMENSIONAL MULTIVARIATE REGRESSION

Obozinski, Guillaume ; Wainwright, Martin J. ; Jordan, Michael I.

The Annals of statistics, 2011-02, Vol.39 (1), p.1-47 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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