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Esclavage et résistances
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Predictive spatio-temporal model for spatially sparse global solar radiation data
Auteur(s)
:
Dabo-Niang, Sophie
André, Maïna
Soubdhan, Ted
Ould-Baba, Hanany
Auteurs secondaires
:
MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL) ; Inria Lille - Nord Europe ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP) ; Université de Lille, Sciences et Technologies - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Lille, Sciences et Technologies - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694 (CERIM) ; Faculté de Médecine - Pôle Recherche - Centre d'Etudes et de Recherche en Informatique Médicale (CERIM) - PRES Université Lille Nord de France - Faculté de Médecine - Pôle Recherche - Centre d'Etudes et de Recherche en Informatique Médicale (CERIM) - PRES Université Lille Nord de France - Polytech Lille - Université de Lille 1, IUT’A
Lille - Economie et Management (LEM) ; Université de Lille, Sciences et Technologies - Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université catholique de Lille (UCL)
Université des Antilles (Pôle Guadeloupe) ; Université des Antilles (UA)
Laboratoire de Recherche en Géosciences et Énergies (LaRGE) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)
Laboratoire de Mathématiques Appliquées [Compiegne] (LMAC)
Éditeur(s)
:
HAL CCSD
Elsevier
Résumé
: International audience
ISSN: 0360-5442
hal-01654082
https://hal.inria.fr/hal-01654082
DOI : 10.1016/j.energy.2016.06.004
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Voir aussi
[MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST]