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1Profiling and Timing Code | Python Data Science Handbook
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/01.07-timing-and-profiling.html
vor 4 Jahren von @becker
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memory
python
profiling
profile
runtime
time
measurement
memorypythonprofilingprofileruntimetimemeasurement
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1python - How to store %%time values in a variable in Jupyter? - Stack Overflow
https://stackoverflow.com/questions/52738709/how-to-store-time-values-in-a-variable-in-jupyter
vor 4 Jahren von @becker
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time
jupyter
timeit
magic
store
variable
result
python
lab
jupyterlab
timejupytertimeitmagicstorevariableresultpythonlabjupyterlab
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1How to use Pearson correlation correctly with time series - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/133155/how-to-use-pearson-correlation-correctly-with-time-series
vor 5 Jahren von @becker
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spurious
correlation
pearson
time
series
timeseries
spuriouscorrelationpearsontimeseriestimeseries
(0)
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1google/adb-sync
Preserves timestamps: ```./adb-sync -e ../sdk/platform-tools/adb -R -t /sdcard/DCIM/Camera ~/Pictures/backup/Camera```
vor 5 Jahren von @becker
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adb
sync
android
phone
file
transfer
sdk
platform-tools
time
timestamp
timestamps
stamp
stamps
date
copy
rsync
adbsyncandroidphonefiletransfersdkplatform-toolstimetimestamptimestampsstampstampsdatecopyrsync
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1TimeDelay-ARACNE: Reverse engineering of gene networks from time-course data by an information theoretic approach | BMC Bioinformatics | Full Text
https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-11-154
vor 5 Jahren von @becker
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shen-orr
time
information
theory
stanford
shen-orrtimeinformationtheorystanford
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1A clinically meaningful metric of immune age derived from high-dimensional longitudinal monitoring | Nature Medicine
https://www.nature.com/articles/s41591-019-0381-y?fbclid=IwAR3DzRY896PFOVgXNGxTwR-DT2xV0pRyjuTi5IWWMAPRV9NlfCQZHTFXR3Y
vor 5 Jahren von @becker
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time
human
immune
system
longitudinal
age
model
interpolation
shen-orr
stanford
timehumanimmunesystemlongitudinalagemodelinterpolationshen-orrstanford
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1ratschlab/RGAN: Recurrent (conditional) generative adversarial networks for generating real-valued time series data.
https://github.com/ratschlab/RGAN
vor 5 Jahren von @becker
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real
valued
time
series
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dim
dimensional
gan
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neural
network
conditional
realvaluedtimeseriesmultidimdimensionalganrecurrentneuralnetworkconditional
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1Mage: The Magical Time Series Backend Behind Parse.ly Analytics | Parse.ly
https://blog.parse.ly/post/1633/mage/
vor 5 Jahren von @becker
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mage
real
time
log
processing
kafka
hadoop
storm
apache
stack
s3
spark
parse.ly
python
python3
py
series
timeseries
dashboard
logs
magerealtimelogprocessingkafkahadoopstormapachestacks3sparkparse.lypythonpython3pyseriestimeseriesdashboardlogs
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1Li-wei H. Lehman - Google Scholar Citations
https://scholar.google.ch/citations?hl=en&user=cIjXidQAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
vor 6 Jahren von @becker
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time
series
timeseries
bayes
nonparametric
non
parametric
medical
medicin
mit
timeseriestimeseriesbayesnonparametricnonparametricmedicalmedicinmit
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1Run multiple commands and kill them as one in bash - Unix & Linux Stack Exchange
https://unix.stackexchange.com/questions/204480/run-multiple-commands-and-kill-them-as-one-in-bash
vor 6 Jahren von @becker
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trap
bash
two
processes
kill
at
the
same
time
start
script
trapbashtwoprocesseskillatthesametimestartscript
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1Time series extrinsic regression: Predicting numeric values from time series data
C. Tan, C. Bergmeir, F. Petitjean, und G. Webb. Data Mining and Knowledge Discovery, (2021)
vor 7 Monaten von @becker
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time
series
extrinsic
regression
citedby:scholar:count:65
citedby:scholar:timestamp:2023-11-4
timeseriesextrinsicregressioncitedby:scholar:count:65citedby:scholar:timestamp:2023-11-4
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1Analysis of the time complexity of quick sort algorithm
W. Xiang. 2011 international conference on information management, innovation management and industrial engineering, 1, Seite 408--410. IEEE, (2011)
vor 2 Jahren von @becker
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paper:fastcor
quicksort
complexity
time
algorithm
sort
sorting
citedby:scholar:count:31
citedby:scholar:timestamp:2022-9-23
paper:fastcorquicksortcomplexitytimealgorithmsortsortingcitedby:scholar:count:31citedby:scholar:timestamp:2022-9-23
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1Longitudinal variational autoencoder
S. Ramchandran, G. Tikhonov, K. Kujanpää, M. Koskinen, und H. Lähdesmäki. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Seite 3898--3906. PMLR, (2021)
vor 2 Jahren von @becker
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imputation
gain
missing
data
generative
model
net
nn
deep
learning
autoencoder
variational
longitudinal
temporal
timeseries
time
series
citedby:scholar:count:6
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
imputationgainmissingdatagenerativemodelnetnndeeplearningautoencodervariationallongitudinaltemporaltimeseriestimeseriescitedby:scholar:count:6citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
(0)
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1Multitask learning and benchmarking with clinical time series data
H. Harutyunyan, H. Khachatrian, D. Kale, G. Ver Steeg, und A. Galstyan. Scientific data, 6 (1): 1--18 (2019)
vor 3 Jahren von @becker
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paper:milkreview:selected
multi
task
learning
multitask
time
serial
clinical
data
citedby:scholar:count:322
citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
paper:milkreview:selectedmultitasklearningmultitasktimeserialclinicaldatacitedby:scholar:count:322citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
(0)
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6Community structure in time-dependent, multiscale, and multiplex networks
P. Mucha, T. Richardson, K. Macon, M. Porter, und J. Onnela. science, 328 (5980): 876--878 (2010)
vor 4 Jahren von @becker
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citedby:scholar:count:1565
citedby:scholar:timestamp:2020-9-15
cluster
clustering
community
cordis
dependent
dis
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multi
multiplex
multiscale
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project:bmbf
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time
citedby:scholar:count:1565citedby:scholar:timestamp:2020-9-15clusterclusteringcommunitycordisdependentdisfuncdisgraphmultimultiplexmultiscalenetworkproject:bmbfscalestructuretime
(0)
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3Deep learning for time series classification: a review
H. Ismail Fawaz, G. Forestier, J. Weber, L. Idoumghar, und P. Muller. Data Mining and Knowledge Discovery, 33 (4): 917--963 (01.07.2019)
vor 4 Jahren von @becker
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classification
cnn
deep
learning
networks
neural
nn
series
time
classificationcnndeeplearningnetworksneuralnnseriestime
(0)
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1Undulating changes in human plasma proteome profiles across the lifespan
B. Lehallier, D. Gate, N. Schaum, T. Nanasi, S. Lee, H. Yousef, P. Losada, D. Berdnik, A. Keller, J. Verghese und 1 andere Autor(en). Nature Medicine, 25 (12): 1843--1850 (2019)
vor 5 Jahren von @becker
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age
lifespan
longitudinal
nalab
old
plasma
proteome
time
vs
young
agelifespanlongitudinalnalaboldplasmaproteometimevsyoung
(0)
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5Mass Cytometry and Topological Data Analysis Reveal Immune Parameters Associated with Complications after Allogeneic Stem Cell Transplantation
T. Lakshmikanth, A. Olin, Y. Chen, J. Mikes, E. Fredlund, M. Remberger, B. Omazic, und P. Brodin. Cell Reports, 20 (9): 2238 - 2250 (2017)
vor 5 Jahren von @becker
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allogeneic
cell
correlation
cytof
cytometry
immune
longitudinal
mass
multiomics
nalab
network
series
stem
system
time
timeseries
topology
transplantation
allogeneiccellcorrelationcytofcytometryimmunelongitudinalmassmultiomicsnalabnetworkseriesstemsystemtimetimeseriestopologytransplantation
(0)
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2Detecting Change Points in the Large-Scale Structure of Evolving Networks
L. Peel, und A. Clauset. (2015)
vor 5 Jahren von @becker
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change
cor
corr
correlation
detection
eveolving
evolve
graph
nalab
network
point
time
timeseries
changecorcorrcorrelationdetectioneveolvingevolvegraphnalabnetworkpointtimetimeseries
(0)
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3Gaussian Process Prior Variational Autoencoders
F. Casale, A. Dalca, L. Saglietti, J. Listgarten, und N. Fusi. Advances in Neural Information Processing Systems, Seite 10369--10380. (2018)
vor 5 Jahren von @becker
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auto
autoencoder
comparison
encoder
gaussian
generative
model
network
neural
nips
nn
prior
process
time
vae
variation
autoautoencodercomparisonencodergaussiangenerativemodelnetworkneuralnipsnnpriorprocesstimevaevariation
(0)
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3Healing Time Correlates With the Quality of Scaring: Results From a Prospective Randomized Control Donor Site Trial
F. Werdin, M. Tenenhaus, M. Becker, und H. Rennekampff. Dermatologic Surgery, 44 (4): 521--527 (2018)
vor 6 Jahren von @becker
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healing
medicin
myown
scar
statistical
test
time
tissue
healingmedicinmyownscarstatisticaltesttimetissue
(0)
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9Improved recurrent neural networks for session-based recommendations
Y. Tan, X. Xu, und Y. Liu. Proceedings of the 1st Workshop on Deep Learning for Recommender Systems, Seite 17--22. ACM, (2016)
vor 6 Jahren von @becker
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time4all
neural
network
recommender
nn
time
session
citedby:scholar:count:44
citedby:scholar:timestamp:2018-3-14
time4allneuralnetworkrecommendernntimesessioncitedby:scholar:count:44citedby:scholar:timestamp:2018-3-14
(0)
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14Session-based recommendations with recurrent neural networks
B. Hidasi, A. Karatzoglou, L. Baltrunas, und D. Tikk. arXiv preprint arXiv:1511.06939, (2015)
vor 6 Jahren von @becker
alle anzeigen
time4all
session
time
dynamics
recommendation
neural
network
nn
recurrent
citedby:scholar:count:110
citedby:scholar:timestamp:2018-3-14
time4allsessiontimedynamicsrecommendationneuralnetworknnrecurrentcitedby:scholar:count:110citedby:scholar:timestamp:2018-3-14
(0)
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1Time-series clustering--A decade review
S. Aghabozorgi, A. Shirkhorshidi, und T. Wah. Information Systems, (2015)
vor 6 Jahren von @becker
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time4all
clustering
time
series
citedby:scholar:count:140
citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
time4allclusteringtimeseriescitedby:scholar:count:140citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
(0)
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5Bayesian nonparametric hidden semi-Markov models
M. Johnson, und A. Willsky. Journal of Machine Learning Research, 14 (Feb): 673--701 (2013)
vor 6 Jahren von @becker
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bayes
bayesian
citedby:scholar:count:182
citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
hidden
markov
model
non
nonparametric
parametric
semi
series
time
time4all
unsupervised
bayesbayesiancitedby:scholar:count:182citedby:scholar:timestamp:2018-3-13hiddenmarkovmodelnonnonparametricparametricsemiseriestimetime4allunsupervised
(0)
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2Multiverse recommendation: n-dimensional tensor factorization for context-aware collaborative filtering
A. Karatzoglou, X. Amatriain, L. Baltrunas, und N. Oliver. Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems, Seite 79--86. ACM, (2010)
vor 6 Jahren von @becker
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time4all
context
aware
time
recommender
system
citedby:scholar:count:502
citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
time4allcontextawaretimerecommendersystemcitedby:scholar:count:502citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
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2Context-aware recommender systems
G. Adomavicius, und A. Tuzhilin. Recommender systems handbook, Springer, (2015)
vor 6 Jahren von @becker
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time4all
context
aware
time
recommender
system
citedby:scholar:count:1547
citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
time4allcontextawaretimerecommendersystemcitedby:scholar:count:1547citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
(0)
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4Time-aware recommender systems: a comprehensive survey and analysis of existing evaluation protocols
P. Campos, F. D\'ıez, und I. Cantador. User Modeling and User-Adapted Interaction, 24 (1-2): 67--119 (2014)
vor 6 Jahren von @becker
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time4all
time
based
dependant
recommender
system
citedby:scholar:count:192
citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
time4alltimebaseddependantrecommendersystemcitedby:scholar:count:192citedby:scholar:timestamp:2018-3-13
(0)
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2The BOSS is concerned with time series classification in the presence of noise
P. Schäfer. Data Mining and Knowledge Discovery, 29 (6): 1505--1530 (01.11.2015)
vor 7 Jahren von @becker
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bag
boss
classification
fourier
of
series
time
words
bagbossclassificationfourierofseriestimewords
(0)
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3Discovering Web Access Patterns and Trends by Applying OLAP and Data Mining Technology on Web Logs
O. Zaiane, M. Xin, und J. Han. Research and Technology Advances in Digital Libraries (ADL), Seite 19--29. IEEE, (1998)
vor 7 Jahren von @becker
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citedby:scholar:count:698
citedby:scholar:timestamp:2017-7-3
diss
inthesis
navigation
temporal
time
web
citedby:scholar:count:698citedby:scholar:timestamp:2017-7-3dissinthesisnavigationtemporaltimeweb
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1ratschlab/RGAN: Recurrent (conditional) generative adversarial networks for generating real-valued time series data.

1Mage: The Magical Time Series Backend Behind Parse.ly Analytics | Parse.ly

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1Run multiple commands and kill them as one in bash - Unix & Linux Stack Exchange

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