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Titlebook: Lebendige Kr?fte; sieben Vortr?ge aus Mar Eyth Book 1919Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1919 Forschung.Technik.Vortr?ge

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:20:08 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Lebendige Kr?fte
副標題sieben Vortr?ge aus
編輯Mar Eyth
視頻videohttp://file.papertrans.cn/584/583148/583148.mp4
圖書封面Titlebook: Lebendige Kr?fte; sieben Vortr?ge aus  Mar Eyth Book 1919Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1919 Forschung.Technik.Vortr?ge
描述Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anf?ngen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.
出版日期Book 1919Latest edition
關鍵詞Forschung; Technik; Vortr?ge
版次3
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-37863-2
isbn_ebook978-3-662-37863-2
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1919
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書目名稱Lebendige Kr?fte影響因子(影響力)




書目名稱Lebendige Kr?fte影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Lebendige Kr?fte網絡公開度




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書目名稱Lebendige Kr?fte年度引用




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:54:42 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 04:20:44 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:08:48 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:17:55 | 只看該作者
rvised learning such as the Kohonen model (also called self-organizing map (SOM)). Both types arewidely used in visual recognition before the nurture of the deep machine learning in the convolutional neural networks (CNN). Specifically, the following models will be introduced: (1) the basic neuron m
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:47:55 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:20:06 | 只看該作者
Mar Eythrvised learning such as the Kohonen model (also called self-organizing map (SOM)). Both types arewidely used in visual recognition before the nurture of the deep machine learning in the convolutional neural networks (CNN). Specifically, the following models will be introduced: (1) the basic neuron m
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:08:46 | 只看該作者
Mar Eythzy K-NN), (5) fuzzy weighted C-means (FWCM), (6) new weighted fuzzy C-means (NW-FCM), (7) possibilityclustering algorithm (PCA), (8) generalized possibility clustering algorithm (GPCA), (9) credibility clustering algorithm (CCA), and (10) support vector machine (SVM). Some algorithms utilizing optim
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:00:23 | 只看該作者
Mar Eythemes frequently used in the transform for reducing thedimension of a dataset. These transformations include principle component analysis (PCA), singular value decomposition (SVD), non-negative matrix factorization (NMF), and sparse coding (SC). The study of the mammal brain suggests that only a smal
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:44:55 | 只看該作者
Mar Eythnals and graduate students in computer science and electrical engineering who take an interest in image analysis and synthesis. Perhaps, mathematicians studying applications of random fields may find here some less traditional, and thus controversial, views and techniques.978-94-010-5912-1978-94-011-4461-2Series ISSN 1381-6446
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