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  3. Zertuche, Federico [VerfasserIn] ; Université Grenoble Alpes (ComUE) [MitwirkendeR]; Antoniadis, Anestis [MitwirkendeR]; Helbert, Céline [MitwirkendeR]

    Utilisation de simulateurs multi-fidélité pour les études d'incertitudes dans les codes de caclul ; Assessment of uncertainty in computer experiments when working with multifidelity simulators

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    theses.fr, 2015-10-08

  4. Tietze, Nils [VerfasserIn] ; Konigorski, Ulrich [AkademischeR BetreuerIn]; Nelles, Oliver [AkademischeR BetreuerIn]

    Model-based Calibration of Engine Control Units Using Gaussian Process Regression

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    Darmstadt: Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, 2015

  7. Liao, W. [VerfasserIn]; Rosenhahn, B. [VerfasserIn]; Ying Yang, M. [VerfasserIn]; Christophe, S. [VerfasserIn]; Raimond, A.-M. [VerfasserIn]; Yang, M. [VerfasserIn]; Coltekin, A. [VerfasserIn]; Mallet, C. [VerfasserIn]; Rottensteiner, F. [VerfasserIn]; Dowman, I. [VerfasserIn]; Paparoditis, N. [VerfasserIn]; Bredif, M. [VerfasserIn]; Oude Elberink, S. [VerfasserIn]

    Gaussian process for activity modeling and anomaly detection - [published Version]

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    Katlenburg-Lindau : Copernicus Publications, 2015

    Erschienen in: Proceeding of ISPRS Geospatial Week 2015 ; ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences ; 2

  10. Oviedo-Gómez, Andrés [VerfasserIn]; Londoño-Hernández, Sandra Milena [VerfasserIn]; Manotas-Duque, Diego Fernando [VerfasserIn]

    Electricity price fundamentals in hydrothermal power generation markets using machine learning and quantile regression analysis

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    2021

    Erschienen in: International Journal of Energy Economics and Policy ; 11(2021), 5, Seite 66-77

  11. Clark, Todd E. [VerfasserIn]; Huber, Florian [VerfasserIn]; Koop, Gary [VerfasserIn]; Marcellino, Massimiliano [VerfasserIn]

    Forecasting US inflation using Bayesian nonparametric models

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    [Cleveland, OH]: Federal Reserve Bank of Cleveland, [2022]

    Erschienen in: Federal Reserve Bank of Cleveland: Federal Reserve Bank of Cleveland working paper series ; 2022,5

  12. Lahmiri, Salim [VerfasserIn]; Bekiros, Stelios [VerfasserIn]; Avdoulas, Christos [VerfasserIn]

    A comparative assessment of machine learning methods for predicting housing prices using Bayesian optimization

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    2023

    Erschienen in: Decision analytics journal ; 6(2023) vom: März, Artikel-ID 100166, Seite 1-8

  13. Aslani, Babak [VerfasserIn]; Mohebbi, Shima [VerfasserIn]

    Learn to decompose multiobjective optimization models for large-scale networks

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    2024

    Erschienen in: International transactions in operational research ; 31(2024), 2 vom: März, Seite 949-978

  14. Schwindt, Sebastian [VerfasserIn]; Callau Medrano, Sergio [VerfasserIn]; Mouris, Kilian [VerfasserIn]; Beckers, Felix [VerfasserIn]; Haun, Stefan [VerfasserIn]; Nowak, Wolfgang [VerfasserIn]; Wieprecht, Silke [VerfasserIn]; Oladyshkin, Sergey [VerfasserIn]; 1 Institute for Modelling Hydraulic and Environmental Systems University of Stuttgart Stuttgart Germany [VerfasserIn]

    Bayesian Calibration Points to Misconceptions in Three‐Dimensional Hydrodynamic Reservoir Modeling

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    GEO-LEOe-docs (FID GEO), 2023-03-02

  15. Horstmannshoff, Thomas [VerfasserIn]; Ehmke, Jan Fabian [VerfasserIn]; Ulmer, Marlin Wolf [VerfasserIn]

    Dynamic learning-based search for multi-criteria itinerary planning

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    Magdeburg: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Wirtschaftswissenschaft, [2023]

    Erschienen in: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg: Working paper series ; 2023,11

  18. Plašil, Miroslav [VerfasserIn]

    Designing macro-financial scenarios: the new CNB framework and satellite models for property prices and credit

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    Praha: Czech National Bank, Economic Research Division, September 2021

    Erschienen in: Research and policy notes ; 2021,1

  19. Ajlouni, Sameh Asim [VerfasserIn]; Alodat, Moh'd Taleb [VerfasserIn]

    Gaussian process regression for forecasting gasoline prices in Jordan

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    2021

    Erschienen in: International Journal of Energy Economics and Policy ; 11(2021), 3, Seite 502-509

  20. Kargar, Katayoun [VerfasserIn]; Samadianfard, Saeed [VerfasserIn]; Parsa, Javad [VerfasserIn]; Nabipour, Narjes [VerfasserIn]; Shamshirband, Shahaboddin [VerfasserIn]; Mosavi, Amir [VerfasserIn]; Chau, Kwok-Wing [VerfasserIn]

    Estimating longitudinal dispersion coefficient in natural streams using empirical models and machine learning algorithms

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    Publication Server of Weimar Bauhaus-University / Online-Publikations-System der Bauhaus-Universität Weimar, 2020-01-24