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Par Collection Par Auteur Par Date Par Sujet Par Titre
  • Asie ; Asie du Sud-Est ; Centralité ; Concurrence ; Conteneur ; Graphe ; Intégration régionale ; Ligne de navigation ; Pivot ; Polarisation ; Port ; Réseau neural
  • Asia ; Centrality ; Competition ; Container ; Graph ; Harbour ; Hub ; Neural network ; Polarization ; Regional integration ; South-Eastern Asia ; Steamship line
  • Asia ; Asia del Sur-Este ; Centralidad ; Competencia ; Contenedor ; Grafo ; Integración regional ; Líneamarítima ; Pivote ; Polarización ; Puerto ; Red neural
  • L'analyse du réseau de circulation des porte-conteneurs entre les ports d'Asie orientale permet de révéler leur position relative en 1996 et 2006. On assiste à la montée des ports secondaires face à leurs concurrents principaux, reflétant
  • l'importance des politiques portuaires locales. La structure d'ensemble du réseau régional reste polarisée par quelques hubs majeurs parvenant à surmonter leurs difficultés internes et externes.
  • 2008
  • Algérie ; Bassin-versant ; Climat méditerranéen ; Cristallin ; Donnée climatique ; Débit ; Eau souterraine ; Erosion chimique ; Hydrochimie ; Montagne ; Qualité de l'eau ; Réseau neural
  • Algeria ; Chemical erosion ; Climatic data ; Crystalline rocks ; Discharge ; Groundwater ; Hydrochemistry ; Mediterranean climate ; Mountain ; Neural network ; Water quality ; Watershed
  • . Les AA. ont utilisé les réseaux de neurones artificiels pour simuler les débits et la minéralisation des sources et appréhender l'influence des caractéristiques structurales et des facteurs physico-chimiques et climatiques sur le comportement des
  • 2008
  • This paper brought out a new idea on the retrieval of suspended sediment concentration, which uses both the water-leaving radiance from remote sensing data and the grain size of the suspended sediment. A principal component model and a neural
  • 2008
  • This study compares the predictive accuracy of 8 state-of-the-art modelling techniques for 12 landforms types in a cold environment. The methods used are Random Forest (RF), Artificial Neural Networks (ANN), Generalized Boosting Methods (GBM
  • 2008