MDPI AG pdf Entropy Application for Forecasting

ZIP 6.3 Mb
RAR 7.9 Mb
EXE 5.2 Mb
APK 8.8 Mb
IOS 7.8 Mb
Entropy Application for Forecasting

Eksikliklerine rağmen, PDF, MDPI AG tarafından Entropy Application for Forecasting gibi e-kitaplar arasında bugün popüler bir format olmaya devam ediyor. Pazarlama şirketi HubSpot, 3.000 web sitesi ziyaretçisine e-kitaplarla ne yaptıklarını sordu: çevrimiçi okuyun veya Entropy Application for Forecasting dosyasını PDF olarak indirin. Ankete katılanların %90'ının Entropy Application for Forecasting PDF dosyasını indirmeyi tercih ettiği ortaya çıktı.

Geliştiriciler, taşınabilir aygıtlarda okumak da dahil olmak üzere sürekli olarak yeni özellikler ekliyor. Örneğin, 2018'in başlarında Adobe ekibi, Acrobat DC'ye mobil cihazlarda MDPI AG'dan Entropy Application for Forecasting gibi dosyalar için gelişmiş görüntüleme ve düzenleme özellikleri sağladı.

Ayrıca, Ağustos ayında yeni bir proje hakkında bilgi vardı - sesli PDF. PDF'nin özelliklerini ve sesli asistanların işlevselliğini birleştirecek: Alexa, Google Home ve Siri. Şimdiye kadar sadece bir prototip hazır, ancak geliştiriciler yakın gelecekte çalışan bir sürüm yayınlamaya söz veriyor.

Adobe yeni yönergeleri takip ediyor ve formatı daha etkileşimli hale getirmeyi, örneğin artırılmış gerçeklik işlevselliği eklemeyi amaçlıyor. Nasıl görüneceği henüz belli değil, ancak geliştiriciler, PDF ekosisteminin önümüzdeki yıllarda yeni bir kullanıcı deneyimi seviyesine ulaşacağına söz veriyor.

PDF formatının değişmezliği, avantajı olmasına rağmen, aynı zamanda büyük bir dezavantaj olarak ortaya çıkıyor. Bu tür dosyaların (özellikle büyük diyagramlar ve grafikler, notalar, geniş formatlı belgeler) küçük ekranlı cihazlarda - akıllı telefonlarda veya kompakt elektronik okuyucularda - okunması zordur. Sayfa cihaz ekranına sığmıyor veya metin çok küçük görünüyor. Ancak Entropy Application for Forecasting kitabını PDF formatında herhangi bir cihazda okumanız sorun olmayacaktır.


Biçim seçin
kindle epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı

18,9 x 0,3 x 24,6 cm Additional Contributors 28 Ekim 2011 Mdpi AG 3 Ocak 2017 ERWIN N GRISWOLD 1 Ocak 2017 18,9 x 0,4 x 24,6 cm 15 x 0,5 x 22 cm 28 Şubat 2018 WADE H MCCREE 18,9 x 0,2 x 24,6 cm Kolektif 18,9 x 0,5 x 24,6 cm ROBERT H BORK 18,9 x 0,6 x 24,6 cm 30 Ekim 2011 11 Ağustos 2020
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