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Probabilistic programming in Python using PyMC3
Probabilistic programming in Python using PyMC3
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Probabilistic programming in Python using PyMC3

Salvatier, John ; Wiecki, Thomas V. ; Fonnesbeck, Christopher

PeerJ. Computer science, 2016-04, Vol.2, p.e55, Article e55 [Periódico revisado por pares]

San Diego: PeerJ, Inc

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2
Open Babel: An open chemical toolbox
Open Babel: An open chemical toolbox
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Open Babel: An open chemical toolbox

O'Boyle, Noel M ; Banck, Michael ; James, Craig A ; Morley, Chris ; Vandermeersch, Tim ; Hutchison, Geoffrey R

Journal of cheminformatics, 2011-10, Vol.3 (1), p.33-33, Article 33 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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3
An overview of time-based and condition-based maintenance in industrial application
An overview of time-based and condition-based maintenance in industrial application
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An overview of time-based and condition-based maintenance in industrial application

Ahmad, Rosmaini ; Kamaruddin, Shahrul

Computers & industrial engineering, 2012-08, Vol.63 (1), p.135-149 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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4
Measuring supply chain resilience using a deterministic modeling approach
Measuring supply chain resilience using a deterministic modeling approach
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Measuring supply chain resilience using a deterministic modeling approach

Soni, Umang ; Jain, Vipul ; Kumar, Sameer

Computers & industrial engineering, 2014-08, Vol.74, p.11-25 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

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5
Mining gold from implicit models to improve likelihood-free inference
Mining gold from implicit models to improve likelihood-free inference
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Mining gold from implicit models to improve likelihood-free inference

Brehmer, Johann ; Louppe, Gilles ; Pavez, Juan ; Cranmer, Kyle

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2020-03, Vol.117 (10), p.5242-5249 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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6
Variable Selection in Time Series Forecasting Using Random Forests
Variable Selection in Time Series Forecasting Using Random Forests
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Variable Selection in Time Series Forecasting Using Random Forests

Tyralis, Hristos ; Papacharalampous, Georgia

Algorithms, 2017-12, Vol.10 (4), p.114 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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7
A literature review on the vehicle routing problem with multiple depots
A literature review on the vehicle routing problem with multiple depots
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A literature review on the vehicle routing problem with multiple depots

Montoya-Torres, Jairo R. ; López Franco, Julián ; Nieto Isaza, Santiago ; Felizzola Jiménez, Heriberto ; Herazo-Padilla, Nilson

Computers & industrial engineering, 2015-01, Vol.79, p.115-129 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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8
Effectiveness analysis of machine learning classification models for predicting personalized context-aware smartphone usage
Effectiveness analysis of machine learning classification models for predicting personalized context-aware smartphone usage
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Effectiveness analysis of machine learning classification models for predicting personalized context-aware smartphone usage

Sarker, Iqbal H. ; Kayes, A. S. M. ; Watters, Paul

Journal of big data, 2019-07, Vol.6 (1), p.1-28, Article 57 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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9
Optimal Coverage Multi-Path Scheduling Scheme with Multiple Mobile Sinks for WSNs
Optimal Coverage Multi-Path Scheduling Scheme with Multiple Mobile Sinks for WSNs
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Optimal Coverage Multi-Path Scheduling Scheme with Multiple Mobile Sinks for WSNs

Wang, Jin ; Gao, Yu ; Zhou, Chang ; Simon Sherratt, R. ; Wang, Lei

Computers, materials & continua, 2020, Vol.62 (2), p.695-711

Henderson: Tech Science Press

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10
Object Detection through Modified YOLO Neural Network
Object Detection through Modified YOLO Neural Network
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Object Detection through Modified YOLO Neural Network

Ahmad, Tanvir ; Ma, Yinglong ; Yahya, Muhammad ; Ahmad, Belal ; Nazir, Shah ; Haq, Amin ul Ali, Rahman ; Rahman Ali

Scientific programming, 2020-06, Vol.2020, p.1-10 [Periódico revisado por pares]

New York: Hindawi

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