Gerhardus, Andreas (2022) Learning cause-and-effect relationships from time series data. 1st Causal Methods in Environmental Science Workshop, 2022-12-06 - 2022-12-07, Hybrid (Cambridge, UK, und online).
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15MB |
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/191585/ | ||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
Titel: | Learning cause-and-effect relationships from time series data | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | Dezember 2022 | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Nein | ||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | causal discovery, time series, causality, causal inference, Zeitreihen, Kausalität, kausale Inferenz | ||||||||
Veranstaltungstitel: | 1st Causal Methods in Environmental Science Workshop | ||||||||
Veranstaltungsort: | Hybrid (Cambridge, UK, und online) | ||||||||
Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 6 Dezember 2022 | ||||||||
Veranstaltungsende: | 7 Dezember 2022 | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||
HGF - Programmthema: | keine Zuordnung | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | R - keine Zuordnung | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - keine Zuordnung | ||||||||
Standort: | Jena | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz | ||||||||
Hinterlegt von: | Gerhardus, Andreas | ||||||||
Hinterlegt am: | 14 Dez 2022 08:28 | ||||||||
Letzte Änderung: | 31 Mai 2024 09:23 |
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