Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Ukraiński (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaUniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wyszukujesz frazę ""Quoc Bao Pham"" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-20 z 178
Tytuł:
Classification of precipitation types in Poland using machine learning and threshold temperature methods
Autorzy:
Quoc Bao Pham
Ewa Łupikasza
Małarzewski Łukasz
Pokaż więcej
Temat:
Medicine
Science
Źródło:
Scientific Reports, Vol 13, Iss 1, Pp 1-11 (2023)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/2045-2322
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/ea67e3230f734999abcf6b988ece6fe9  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
A novel additive regression model for streamflow forecasting in German rivers
Autorzy:
Francesco Granata
Fabio Di Nunno
Quoc Bao Pham
Pokaż więcej
Temat:
Streamflow forecasting
Machine learning
Hybrid models
Medium-term forecast
Germany
Technology
Źródło:
Results in Engineering, Vol 22, Iss , Pp 102104- (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S259012302400358X; https://doaj.org/toc/2590-1230
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/d8c08d7e16c641969959361ca8d7a7a2  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Analyzing Temporal Patterns of Temperature, Precipitation, and Drought Incidents: A Comprehensive Study of Environmental Trends in the Upper Draa Basin, Morocco
Autorzy:
Fadoua El Qorchi
Mohammed Yacoubi Khebiza
Onyango Augustine Omondi
Ahmed Karmaoui
Quoc Bao Pham
Siham Acharki
Pokaż więcej
Temat:
drought
standardized precipitation index
standardized precipitation evapotranspiration index
precipitation trend
Upper Draa Basin
Hydraulic engineering
TC1-978
Water supply for domestic and industrial purposes
TD201-500
Źródło:
Water, Vol 15, Iss 22, p 3906 (2023)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://www.mdpi.com/2073-4441/15/22/3906; https://doaj.org/toc/2073-4441
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/56b8718390964e96920d2c9335dff94a  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Predicting landslide susceptibility based on decision tree machine learning models under climate and land use changes
Autorzy:
Quoc Bao Pham
Subodh Chandra Pal
Rabin Chakrabortty
Asish Saha
Saeid Janizadeh
Kourosh Ahmadi
Khaled Mohamed Khedher
Duong Tran Anh
John P. Tiefenbacher
Abderrazak Bannari
Pokaż więcej
Temat:
landslide
climate change
land-use change
extremely randomized tree
machine learning
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 25, Pp 7881-7907 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/0f0cba5895164287b29070528b116aeb  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Flash-flood propagation susceptibility estimation using weights of evidence and their novel ensembles with multicriteria decision making and machine learning
Autorzy:
Romulus Costache
Quoc Bao Pham
Alireza Arabameri
Daniel Constantin Diaconu
Iulia Costache
Anca Crăciun
Nicu Ciobotaru
Manish Pandey
Aman Arora
Sk Ajim Ali
Binh Thai Pham
Hoang Nguyen
Hoang Anh Tuan
Mohammadtaghi Avand
Pokaż więcej
Temat:
flash-floods propagation susceptibility
bivariate statistics
multicriteria decision-making
machine learning
romania
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 25, Pp 8361-8393 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/567614d4e366457bb032222e0bfe5a5e  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Consideration of spatial heterogeneity in landslide susceptibility mapping using geographical random forest model
Autorzy:
Renata Pacheco Quevedo
Daniel Andrade Maciel
Tatiana Dias Tardelli Uehara
Matej Vojtek
Camilo Daleles Rennó
Biswajeet Pradhan
Jana Vojteková
Quoc Bao Pham
Pokaż więcej
Temat:
landslide susceptibility
gis
random forest
spatial autocorrelation
xgboost
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 25, Pp 8190-8213 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/ed8c9e7263d0438982a1056ac8e7db0d  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Flash flood susceptibility mapping in urban area using genetic algorithm and ensemble method
Autorzy:
Azlan Saleh
Ali Yuzir
Nuridah Sabtu
Sohaib K. M. Abujayyab
Mudashiru Rofiat Bunmi
Quoc Bao Pham
Pokaż więcej
Temat:
ensemble method
flash flood susceptibility mapping
urban flood
genetic algorithm
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 25, Pp 10199-10228 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/1e170883289e4748872ca41fa3a88b32  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Current and future projections of flood risk dynamics under seasonal precipitation regimes in the Hyrcanian Forest region
Autorzy:
Quoc Bao Pham
Subodh Chandra Pal
Asish Saha
Indrajit Chowdhuri
Jasem A Albanai
Saeid Janizadeh
Koursoh Ahmadi
Khaled Mohamed Khedher
Duong Tran Anh
Weili Duan
Pokaż więcej
Temat:
climate change
flood risk
machine learning
oblique-random forest (orf)
talar watershed
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 25, Pp 9047-9070 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/76548a239eb5490c987ff6a49f5302bd  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Improvement of the predictive performance of landslide mapping models in mountainous terrains using cluster sampling
Autorzy:
Muhammad Tayyib Riaz
Muhammad Basharat
Quoc Bao Pham
Yasir Sarfraz
Amir Shahzad
Khawaja Shoaib Ahmed
Nawaz Ikram
Muhammad Hammad Waseem
Pokaż więcej
Temat:
landslide susceptibility
nearest neighbor index
prediction performance
machine learning
neelum valley
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 26, Pp 12294-12337 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/3c223e07caa34cc18ef7836fb9226a71  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Application of MCDM methods for flood susceptibility assessment and evaluation the impacts of past experiences on flood preparedness
Autorzy:
Sanaz Hadian
Hossein Afzalimehr
Negar Soltani
Ehsan Shahiri Tabarestani
Quoc Bao Pham
Pokaż więcej
Temat:
auroc
ensemble models
flood preparedness
flood risk zoning map
regression analysis
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 27, Pp 16283-16306 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/3f11c0baf92e472294cc0486e0ed4c61  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Optimization of statistical and machine learning hybrid models for groundwater potential mapping
Autorzy:
Peyman Yariyan
Mohammadtaghi Avand
Ebrahim Omidvar
Quoc Bao Pham
Nguyen Thi Thuy Linh
John P. Tiefenbacher
Pokaż więcej
Temat:
groundwater potential mapping
ensemble frameworks
statistical and machine learning models
iran
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 13, Pp 3877-3911 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/f0379faca58e4d2aa7eeacef52c3ecb1  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Modelling and accessing land degradation vulnerability using remote sensing techniques and the analytical hierarchy process approach
Autorzy:
Abebe Debele Tolche
Megersa Adugna Gurara
Quoc Bao Pham
Duong Tran Anh
Pokaż więcej
Temat:
land degradation
modis ndvi
ahp
land surface temperature
pedological properties
soil and water conservation
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 24, Pp 7122-7142 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/9314029653cc4709a751783143093b09  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Flash-flood potential index estimation using fuzzy logic combined with deep learning neural network, naïve Bayes, XGBoost and classification and regression tree
Autorzy:
Romulus Costache
Alireza Arabameri
Hossein Moayedi
Quoc Bao Pham
M. Santosh
Hoang Nguyen
Manish Pandey
Binh Thai Pham
Pokaż więcej
Temat:
flash-flood potential index
machine learning
fuzzy logic
ensemble models
romania
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 23, Pp 6780-6807 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/f7f6f08f7b4e4d7981d726e2dc085811  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Detection of areas prone to flood-induced landslides risk using certainty factor and its hybridization with FAHP, XGBoost and deep learning neural network
Autorzy:
Romulus Costache
Sk Ajim Ali
Farhana Parvin
Quoc Bao Pham
Alireza Arabameri
Hoang Nguyen
Anca Crăciun
Duong Tran Anh
Pokaż więcej
Temat:
deep learning neural network
bivariate statistics
flood-induced landslide susceptibility
gis
india
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 25, Pp 7303-7338 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/a7b330b195a740508230f99efbdb7d56  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Assessment of spatio-temporal trends of satellite-based aerosol optical depth using Mann–Kendall test and Sen’s slope estimator model
Autorzy:
Lal Mohammad
Ismail Mondal
Jatisankar Bandyopadhyay
Quoc Bao Pham
Xuan Cuong Nguyen
Cham Dao Dinh
Ayad M. Fadhil Al-Quraishi
Pokaż więcej
Temat:
Aerosols
MODIS
remote sensing
spatial trends
Jharkhand State
Environmental technology. Sanitary engineering
TD1-1066
Environmental sciences
GE1-350
Risk in industry. Risk management
HD61
Źródło:
Geomatics, Natural Hazards & Risk, Vol 13, Iss 1, Pp 1270-1298 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1947-5705; https://doaj.org/toc/1947-5713
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/fc37f9db352a41649502b2b55d0b4316  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Prediction of lake water-level fluctuations using adaptive neuro-fuzzy inference system hybridized with metaheuristic optimization algorithms
Autorzy:
Quoc Bao Pham
Babak Mohammadi
Roozbeh Moazenzadeh
Salim Heddam
Ramiro Pillco Zolá
Adarsh Sankaran
Vivek Gupta
Ismail Elkhrachy
Khaled Mohamed Khedher
Duong Tran Anh
Pokaż więcej
Temat:
Metaheuristics algorithms
Lake water-level prediction
Surface water
Hybrid model
South America
Freshwater management
Water supply for domestic and industrial purposes
TD201-500
Źródło:
Applied Water Science, Vol 13, Iss 1, Pp 1-17 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/2190-5487; https://doaj.org/toc/2190-5495
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/c2b3e329bcbd48219e033a2bcb64514b  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Flash-flood susceptibility mapping based on XGBoost, random forest and boosted regression trees
Autorzy:
Rahebeh Abedi
Romulus Costache
Hossein Shafizadeh-Moghadam
Quoc Bao Pham
Pokaż więcej
Temat:
bâsca chiojdului
flash flood phenomena
machine learning
gis
torrential areas
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 19, Pp 5479-5496 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/602f2fad8cde494aabe0524025b0e01e  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Deep learning and boosting framework for piping erosion susceptibility modeling: spatial evaluation of agricultural areas in the semi-arid region
Autorzy:
Yunzhi Chen
Wei Chen
Saeid Janizadeh
Gouri Sankar Bhunia
Amit Bera
Quoc Bao Pham
Nguyen Thi Thuy Linh
Abdul-Lateef Balogun
Xiaojing Wang
Pokaż więcej
Temat:
piping erosion
agriculture land use
machine learning
deep boosting
zarandieh watershed
Physical geography
GB3-5030
Źródło:
Geocarto International, Vol 37, Iss 16, Pp 4628-4654 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1010-6049; https://doaj.org/toc/1752-0762
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/f2a9bfaeabdc45dd8258d1d8db082ee0  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Long short-term memory (LSTM) neural networks for short-term water level prediction in Mekong river estuaries
Autorzy:
Thai Thanh Tran
Liem Duy Nguyen
Pham Ngoc Hoai
Quoc Bao Pham
Phan Thi Thanh Huyen
Nguyen Phuong Dong
Ha Hoang Hieu
Nguyen Thu Hien
Pokaż więcej
Temat:
long short-term memory (lstm)
neural network
water level
mekong river estuary
Technology
Technology (General)
T1-995
Science
Science (General)
Q1-390
Źródło:
Songklanakarin Journal of Science and Technology (SJST), Vol 44, Iss 4, Pp 1057-1066 (2022)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://sjst.psu.ac.th/journal/44-4/18.pdf; https://doaj.org/toc/0125-3395
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/72d73a34e0154458961888a588214995  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknieSzczegóły
Wyświetlanie 1-20 z 178

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies