978 resultados para Hastings (Mich.)
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verso: Patriots parade during World War behind co.5 Mich. State Troops is a group of men drafted for service. Ruler laid on marks shows Corp. Chas. A. Weissert. Ruler laid on marks at left shows location of Weissert Bros. store. Black mark below cornice is [...] sign, "Weissert Bros' Hardware"
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verso: Second person from right in front row (behind dog) is Shirley Smith, age 17
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verso: on M.43, about 4 miles west of Hastings. Demolished during the 1920s
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The Noblest of Professions: Schoolmasters at Hastings 1872-1894 is a skilfully developed study of educational developments outside the Australian metropolises and in a small, but significant, pioneering rural community in the late colonial period. It is an important contribution to the formerly neglected field of local and regional history in Australia. It extends our knowledge of the life experiences of the schoolmaster in an isolated community and the regard local people had for him, together with the significant and varied social and leadership roles he played regularly and occasionally in rural affairs. The rural schoolmaster and his concerns are vividly brought to life in a compelling portrayal in this book. In all a very significant contribution to Australian history and to the history of education in its regional and local context.
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A short piece on the artist Gail Hastings in the context of exploring the legacy of minimal art for the exhibition catalogue, Less Is More: Minimal + Post-Minimal Art in Australia, Heide Museum of Modern Art, Melbourne, 2012
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Référence bibliographique : Toledano, Marieschi, 30
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[Acte. 1730-05-19. Paris]
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Tesis (Maestría en Formación y Capacitación de Recursos Humanos) UANL
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UANL
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Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont des outils très populaires pour l’échantillonnage de lois de probabilité complexes et/ou en grandes dimensions. Étant donné leur facilité d’application, ces méthodes sont largement répandues dans plusieurs communautés scientifiques et bien certainement en statistique, particulièrement en analyse bayésienne. Depuis l’apparition de la première méthode MCMC en 1953, le nombre de ces algorithmes a considérablement augmenté et ce sujet continue d’être une aire de recherche active. Un nouvel algorithme MCMC avec ajustement directionnel a été récemment développé par Bédard et al. (IJSS, 9 :2008) et certaines de ses propriétés restent partiellement méconnues. L’objectif de ce mémoire est de tenter d’établir l’impact d’un paramètre clé de cette méthode sur la performance globale de l’approche. Un second objectif est de comparer cet algorithme à d’autres méthodes MCMC plus versatiles afin de juger de sa performance de façon relative.