MDPI AG kindle Entropy Application for Forecasting

ZIP 10.1 Mb
RAR 5.6 Mb
EXE 9.4 Mb
APK 10.7 Mb
IOS 6.3 Mb
Entropy Application for Forecasting

Kindle Format 8 (KF8), Entropy Application for Forecasting Amazon Kindle kitapları için Mobi 7'nin yerini alan en yeni nesil dosya formatıdır.
Kindle Fire'da kullanılır. Ayrıca yazılım sürümü 4.1.0 veya üzeri, Kindle for PC ve Kindle Reader for Mac ile dördüncü nesil Kindle cihazlarında da desteklenir.
Kindle cihazları, diğer birçok e-Kitap okuyucusu tarafından kullanılan EPUB dosya biçimini desteklemez. Bunun yerine, Amazon'un tescilli e-kitap biçimlerini kullanacak şekilde tasarlanmıştır: AZW, MOBI ve daha yeni cihazlarda KF8.
Bu biçimler, yeniden akış, zengin biçimde biçimlendirilmiş e-kitap içeriği için tasarlanmıştır ve DRM kısıtlamalarını destekler, ancak EPUB'dan farklı olarak özel biçimlerdir.

Not. Eski mobipocket formatı HTML ve CSS ile oluşturulmuştur ve EPUB gibi .opf ve .ncx gibi bazı Open eBook (OEB) dosyalarını kullanır. Başlangıçta Palm Pilot gibi düşük güçlü mobil cihazlar için tasarlandı.

Kindle KF8, Amazon'un tescilli biçiminde kodlanmıştır, yayıncılar aşağıdaki iş akışını kullanarak Entropy Application for Forecasting Kindle kitapları oluşturur:

KindleGen adlı ücretsiz bir yazılım kullanın. Kindle kitabı oluşturmak için bir komut satırı aracıdır. KindleGen, MDPI AG'dan HTML, XHTML veya EPUB gibi Entropy Application for Forecasting kitaptaki orijinal içeriği kabul eder.
Adobe InDesign için Kindle Plugin adlı ücretsiz bir yazılımın eklenmesiyle Adobe InDesign'ı kullanın. Bu eklenti, bir yayıncının Entropy Application for Forecasting içeriğini InDesign'dan Kindle KF8 formatına dönüştürmesine olanak tanır.
Kindle kitapları oluşturmak ve bunları Amazon'da satmak için Amazon'un self servis araçlarını kullanın: Kindle Direct Publishing Platform (KDP).
Üçüncü taraf dönüştürücü araçlarını kullanın (açık kaynaklı e-kitaplar gibi).
Profesyonel dönüşüm hizmetleri için dış kaynak kullanımı
Kindle'da yayınlamak için yazarlar genellikle içeriklerini aşağıdaki biçimlerde yazarlar ve tamamlandıktan sonra Entropy Application for Forecasting dosyalarını Kindle biçimine dönüştürürler.
- Kelime (DOC veya DOCX)
- HTML (ZIP, HTM veya HTML)
- ePub (EPUB)
- Adobe PDF (PDF)
- Mobipocket (MOBI veya PRC)


Biçim seçin
pdf epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı

Mdpi AG 18,9 x 0,4 x 24,6 cm ROBERT H BORK 30 Ekim 2011 Kolektif 18,9 x 0,6 x 24,6 cm 3 Ocak 2017 11 Ağustos 2020 18,9 x 0,5 x 24,6 cm ERWIN N GRISWOLD 15 x 0,5 x 22 cm 18,9 x 0,2 x 24,6 cm 18,9 x 0,3 x 24,6 cm 1 Ocak 2017 28 Şubat 2018 28 Ekim 2011 WADE H MCCREE Additional Contributors
okumak okumak kayıt olmadan
yazar MDPI AG
isbn 10 3039364871
isbn 13 978-3039364879
Yayımcı MDPI AG
Boyutlar ve boyutlar 16.99 x 1.75 x 24.41 cm
Tarafından yayınlandı Entropy Application for Forecasting 11 Ağustos 2020

This book shows the potential of entropy and information theory in forecasting, including both theoretical developments and empirical applications. The contents cover a great diversity of topics, such as the aggregation and combination of individual forecasts, the comparison of forecasting performance, and the debate concerning the tradeoff between complexity and accuracy. Analyses of forecasting uncertainty, robustness, and inconsistency are also included, as are proposals for new forecasting approaches. The proposed methods encompass a variety of time series techniques (e.g., ARIMA, VAR, state space models) as well as econometric methods and machine learning algorithms. The empirical contents include both simulated experiments and real-world applications focusing on GDP, M4-Competition series, confidence and industrial trend surveys, and stock exchange composite indices, among others. In summary, this collection provides an engaging insight into entropy applications for forecasting, offering an interesting overview of the current situation and suggesting possibilities for further research in this field.

En son kitaplar

benzer kitaplar

Methods in Dating and Other Applications using Luminescence


okumak kayıt olmadan
Advanced Biometrics with Deep Learning


okumak kayıt olmadan
Recent Advances in Natural Products Chemistry Related to Metabolites and Microbiomes


okumak kayıt olmadan
Research on Solar Collector


okumak kayıt olmadan
Number Theory and Symmetry


okumak kayıt olmadan
Atomic Layer Deposition


okumak kayıt olmadan