Lirong (75 Ergebnisse)
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Global Oil and Gas Resources: Potential and Distribution
Dou, Lirong (Author)/ Wen, Zhixin (Author)/ Wang, Zhaoming (Author)
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Verlag: Routledge 2018-09-10, 2018
Serie: Buch 3 von 13 - Systems Evaluation, Prediction, and Decision-Making
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Verlag: CRC Press -, 2024
Serie: Buch 7 von 20 - Advanced Research in Reliability and System Assurance Engineering
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book presents the evaluation of undiscovered oil and gas resources and reserves growth in 468 basins around the world, as well as the potential of unconventional recoverable resources of seven types, including shale oil, heavy oil, oil sands, oil shale, shale gas, coalbed methane, and tight gas. The evaluation methods used are innovative, incorporating both conventional and unconventional oil and gas resources evaluation methods that utilize plays as the fundamental evaluation unit based on various exploration maturity levels. The evaluation results obtained independent intellectual property rights and provide an overview of the future exploration potential and prospects of different regions. It is a valuable reference for researchers, practitioners, and students involved in petroleum exploration. …
Sprache: Englisch
Verlag: Auerbach Publications, 2018
Serie: Buch 3 von 13 - Systems Evaluation, Prediction, and Decision-Making
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Stochastic Models in Reliability Engineering
Cui, Lirong (EDT); Frenkel, Ilia (EDT); Lisnianski, Anatoly (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 7 von 20 - Advanced Research in Reliability and System Assurance Engineering
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Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 7 von 20 - Advanced Research in Reliability and System Assurance Engineering
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Understanding and Addressing Brain Injury and Repair Mechanisms After Intracerebral Hemorrhage: From Injury to Recovery: A Deep Dive into Brain Injury and Repair Post Intracerebral Hemorrhage
Wang, Gaiqing (Author)/ Liu, Jiachen (Author)/ Liu, Lirong (Author)
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Paperback. Zustand: Brand New. 432 pages. 6.00x0.88x9.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Auerbach Publications, 2018
Serie: Buch 3 von 13 - Systems Evaluation, Prediction, and Decision-Making
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Verlag: Auerbach Publications, 2018
Serie: Buch 3 von 13 - Systems Evaluation, Prediction, and Decision-Making
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Stochastic Models in Reliability Engineering
Cui, Lirong (EDT); Frenkel, Ilia (EDT); Lisnianski, Anatoly (EDT)
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Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 7 von 20 - Advanced Research in Reliability and System Assurance Engineering
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Global Oil and Gas Resources: Potential and Distribution
Dou, Lirong (Author)/ Wen, Zhixin (Author)/ Wang, Zhaoming (Author)
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Hardcover. Zustand: Brand New. 275 pages. 9.25x6.10x9.49 inches. In Stock.
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Verlag: CRC Press, 2024
Serie: Buch 7 von 20 - Advanced Research in Reliability and System Assurance Engineering
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The ubiquitous challenge of learning and decision-making from rank data arises in situations where intelligent systems collect preference and behavior data from humans, learn from the data, and then use the data to help humans make efficient, effective, and timely decisions. Often, such data are represented by rankings.This book surveys some recent progress toward addressing the challenge from the considerations of statistics, computation, and socio-economics. We will cover classical statistical models for rank data, including random utility models, distance-based models, and mixture models. We will discuss and compare classical and state-of-the-art algorithms, such as algorithms based on Minorize-Majorization (MM), Expectation-Maximization (EM), Generalized Method-of-Moments (GMM), rank breaking, and tensor decomposition. We will also introduce principled Bayesian preference elicitation frameworks for collecting rank data. Finally, we will examine socio-economic aspects of statistically desirable decision-making mechanisms, such as Bayesian estimators.This book can be useful in three ways: (1) for theoreticians in statistics and machine learning to better understand the considerations and caveats of learning from rank data, compared to learning from other types of data, especially cardinal data; (2) for practitioners to apply algorithms covered by the book for sampling, learning, and aggregation; and (3) as a textbook for graduate students or advanced undergraduate students to learn about the field.This book requires that the reader has basic knowledge in probability, statistics, and algorithms. Knowledge in social choice would also help but is not required.…
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Verlag: Auerbach Publications, 2018
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