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This paper examines the impact of parallelism models and the Global Interpreter Lock on the performance of Python applications interacting with an analytical DBMS. The study focuses on typical workloads that include data...

Abstract Background Regulatory barriers present significant challenges to clinical trial approval during both “peacetime” and pandemics, particularly for multi-country clinical trials sponsored by academic institutio...

This research focuses on developing a neural network model in the Python programming language to solve the technological problem of forecasting potato yields with limited agroclimatic data. The developed program is consi...

The Greenland Ice Sheet is a key component of the Earth’s climate system and assessing its mass balance is crucial for predicting sea-level rise. Solid ice discharge is a critical parameter that can be determined by ca...

Identifying the prey species is crucial for successful conservation and landscape-level management of large predators whose feeding ecology is incompletely known. Assessment of faecal samples is a viable method for achie...

Abstract Finding a complete and yet minimal on-shell basis of operators of a given mass-dimension that are compatible with a specific set of transformation properties is the first step in any Effective Field Theory descr...

In this paper we are concerned with the practical issues of working with data sets common to finance, statistics, and other related fields. pandas is a new library which aims to facilitate working with these data sets an...

We present the first public version (v0.2) of the open-source and community-developed Python package, Astropy. This package provides core astronomy-related functionality to the community, including support for domain-spe...