يعرض 1 - 10 نتائج من 595 نتيجة بحث عن '"Candan K."', وقت الاستعلام: 0.84s تنقيح النتائج
  1. 1
    مؤتمر
    DeepMapping: Learned Data Mapping for Lossless Compression and Efficient Lookup

    المؤلفون: Zhou, Lixi, Candan, K. Selcuk, Zou, Jia

    المصدر: 2024 IEEE 40th International Conference on Data Engineering (ICDE) ICDE Data Engineering (ICDE), 2024 IEEE 40th International Conference on. :1-14 May, 2024

    Relation: 2024 IEEE 40th International Conference on Data Engineering (ICDE)

    Full Text Finder
    أضف إلى المفضلة
  2. 2
    تقرير
    DataStorm-EM: Exploration of Alternative Timelines within Continuous-Coupled Simulation Ensembles

    المؤلفون: Azad, Fahim Tasneema, Anton, Javier Redondo, Mitra, Shubhodeep, Singh, Fateh, Behrens, Hans, Li, Mao-Lin, Arslan, Bilgehan, Candan, K. Selçuk, Sapino, Maria Luisa

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Multiagent Systems

    URL الوصول: http://arxiv.org/abs/2407.14571

    أضف إلى المفضلة
  3. 3
    تقرير
    Prioritizing Potential Wetland Areas via Region-to-Region Knowledge Transfer and Adaptive Propagation

    المؤلفون: Choi, Yoonhyuk, Shah, Reepal, Sabo, John, Candan, K. Selcuk, Liu, Huan

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Information Retrieval

    URL الوصول: http://arxiv.org/abs/2406.05578

    أضف إلى المفضلة
  4. 4
    تقرير
    An Interdisciplinary Perspective of the Built-Environment Microbiome

    المؤلفون: McAlister, John S., Blum, Michael J., Bromberg, Yana, Fefferman, Nina H., He, Qiang, Lofgren, Eric, Miller, Debra L., Schreiner, Courtney, Candan, K. Selcuk, Szabo-Rogers, Heather, Reed, J. Michael

    مصطلحات موضوعية: Quantitative Biology - Populations and Evolution

    URL الوصول: http://arxiv.org/abs/2405.02593

    أضف إلى المفضلة
  5. 5
    مؤتمر
    CTT: Causally Informed Tensor Train Decomposition

    المؤلفون: Li, Mao-Lin, Candan, K Selcuk, Sapino, Maria Luisa

    المصدر: 2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData) Big Data (BigData), 2023 IEEE International Conference on. :1180-1187 Dec, 2023

    Relation: 2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData)

    أضف إلى المفضلة
  6. 6
    دورية أكاديمية
    MMA: metadata supported multi-variate attention for onset detection and prediction

    المؤلفون: Ravindranath, ManjushaAff1, IDs1061802401008z_cor1, Candan, K. Selçuk, Sapino, Maria Luisa, Appavu, Brian

    المصدر: Data Mining and Knowledge Discovery. 38(4):1545-1588

    Find this article in full text from Springer Verlag. Full Text Finder
    أضف إلى المفضلة
  7. 7
    دورية أكاديمية
    Research Note. The first helminth study on Brandt’s Persian Lizard Iranolacerta brandtii (De Filippi, 1863) (Squamata: Lacertidae) from Van Province, Turkey

    المؤلفون: Birlik S., Yildirimhan H. S., Kumlutaş Y., Candan K., Ilgaz Ç.

    المصدر: Helminthologia, Vol 54, Iss 2, Pp 174-178 (2017)

    مصطلحات موضوعية: I. brandtii, Helminth, Nematoda, Van, Turkey, Microbiology, QR1-502

    وصف الملف: electronic resource

    Relation: http://www.degruyter.com/view/j/helm.2017.54.issue-2/helm-2017-0021/helm-2017-0021.xml?format=INT; https://doaj.org/toc/0440-6605; https://doaj.org/toc/1336-9083

    URL الوصول: https://doaj.org/article/c5b2eec77c224618871359116132bf0b

    Find this article in full text from ProQuest Full Text Finder
    أضف إلى المفضلة
  8. 8
    مؤتمر
    Causal Discovery for Feature Selection in Physical Process-Based Hydrological Systems

    المؤلفون: Sheth, Paras, Liu, Ting, Doner, Durmus, Deng, Qi, Wei, Yuhang, Muenich, Rebecca, Sabo, John, Candan, K. Selcuk, Liu, Huan

    المصدر: 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) Big Data (Big Data), 2022 IEEE International Conference on. :5568-5577 Dec, 2022

    Relation: 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)

    أضف إلى المفضلة
  9. 9
    مؤتمر
    STCD: A Spatio-Temporal Causal Discovery Framework for Hydrological Systems

    المؤلفون: Sheth, Paras, Shah, Reepal, Sabo, John, Candan, K Selcuk, Liu, Huan

    المصدر: 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) Big Data (Big Data), 2022 IEEE International Conference on. :5578-5583 Dec, 2022

    Relation: 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)

    أضف إلى المفضلة
  10. 10
    تقرير
    UPREVE: An End-to-End Causal Discovery Benchmarking System

    المؤلفون: Unni, Suraj Jyothi, Sheth, Paras, Ding, Kaize, Liu, Huan, Candan, K. Selcuk

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Machine Learning, Computer Science - Human-Computer Interaction, Statistics - Methodology

    URL الوصول: http://arxiv.org/abs/2307.13757

    أضف إلى المفضلة
أدوات البحث: أحصل على تغذية RSS – أرسل هذا البحث بالبريد الإلكتروني – حفظ البحث – جدول التنبيهات: لا شيء