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生物特征識(shí)別

< 語(yǔ)義挖掘方法隱藏連結(jié),從互補(bǔ)性和非交互式生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)>>

< 語(yǔ)義挖掘方法隱藏連結(jié),從互補(bǔ)性和非交互式生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)>>

標(biāo)簽： gt lt 交互式生物醫(yī)學(xué)

上傳時(shí)間： 2014-01-05

上傳用戶：6546544
< 聚類(lèi)收集大量的生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)基于本體富硒圖代表性和相互細(xì)化策略>>

< 聚類(lèi)收集大量的生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)基于本體富硒圖代表性和相互細(xì)化策略>>

標(biāo)簽： gt lt 聚類(lèi) 生物醫(yī)學(xué)

上傳時(shí)間： 2013-12-21

上傳用戶：chenxichenyue
用于有指導(dǎo)分類(lèi)器的分類(lèi)特征進(jìn)行選擇的算法

用于有指導(dǎo)分類(lèi)器的分類(lèi)特征進(jìn)行選擇的算法

標(biāo)簽： 分類(lèi)器分類(lèi) 特征算法

上傳時(shí)間： 2015-11-05

上傳用戶：aeiouetla
本技術(shù)方案主要針對(duì)中國(guó)移動(dòng)目錄銷(xiāo)售業(yè)務(wù)進(jìn)行要求。本技術(shù)方案主要包括以下幾方面的內(nèi)容：業(yè)務(wù)特征、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組網(wǎng)原則、業(yè)務(wù)流程、計(jì)費(fèi)結(jié)算要求、接口要求、設(shè)備要求、安全要求等。本技術(shù)方案解釋權(quán)屬

本技術(shù)方案主要針對(duì)中國(guó)移動(dòng)目錄銷(xiāo)售業(yè)務(wù)進(jìn)行要求。本技術(shù)方案主要包括以下幾方面的內(nèi)容：業(yè)務(wù)特征、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組網(wǎng)原則、業(yè)務(wù)流程、計(jì)費(fèi)結(jié)算要求、接口要求、設(shè)備要求、安全要求等。本技術(shù)方案解釋權(quán)屬于中國(guó)移動(dòng)通信有限公司，具體技術(shù)細(xì)節(jié)由中國(guó)移動(dòng)通信研究院負(fù)責(zé)解釋。本技術(shù)要求起草單位：中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院本技術(shù)要求主要起草人：

標(biāo)簽： 方案中國(guó)移動(dòng) 業(yè)務(wù)流程接口

上傳時(shí)間： 2015-11-05

上傳用戶：ynsnjs
本技術(shù)方案主要針對(duì)中國(guó)移動(dòng)目錄銷(xiāo)售業(yè)務(wù)進(jìn)行要求。本技術(shù)方案主要包括以下幾方面的內(nèi)容：業(yè)務(wù)特征、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組網(wǎng)原則、業(yè)務(wù)流程、計(jì)費(fèi)結(jié)算要求、接口要求、設(shè)備要求、安全要求等。本技術(shù)方案解釋權(quán)屬

本技術(shù)方案主要針對(duì)中國(guó)移動(dòng)目錄銷(xiāo)售業(yè)務(wù)進(jìn)行要求。本技術(shù)方案主要包括以下幾方面的內(nèi)容：業(yè)務(wù)特征、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組網(wǎng)原則、業(yè)務(wù)流程、計(jì)費(fèi)結(jié)算要求、接口要求、設(shè)備要求、安全要求等。本技術(shù)方案解釋權(quán)屬于中國(guó)移動(dòng)通信有限公司，具體技術(shù)細(xì)節(jié)由中國(guó)移動(dòng)通信研究院負(fù)責(zé)解釋。本技術(shù)要求起草單位：中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院本技術(shù)要求主要起草人：

標(biāo)簽： 方案中國(guó)移動(dòng) 業(yè)務(wù)流程接口

上傳時(shí)間： 2014-01-02

上傳用戶：ikemada
逆向工程的近景測(cè)量中的應(yīng)用。主要研究點(diǎn)是圖像的特征提取和匹配。

逆向工程的近景測(cè)量中的應(yīng)用。主要研究點(diǎn)是圖像的特征提取和匹配。

標(biāo)簽： 逆向工程近景測(cè)量中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2014-01-11

上傳用戶：極客
脫機(jī)手寫(xiě)體識(shí)別Matlab源程序包括特征提取、bayes分類(lèi)器、K近鄰分類(lèi)及最近鄰分類(lèi)。 TestScriptRecognition.m：測(cè)試代碼 ScriptFeaExtract.m ：

脫機(jī)手寫(xiě)體識(shí)別Matlab源程序包括特征提取、bayes分類(lèi)器、K近鄰分類(lèi)及最近鄰分類(lèi)。 TestScriptRecognition.m：測(cè)試代碼 ScriptFeaExtract.m ：特征提取 KNearestEstimate.m ：K近鄰估計(jì) NearestEstimate.m : 最近鄰估計(jì) BayesTrain.m ：訓(xùn)練bayes分類(lèi)器 Bayes.m ：測(cè)試bayes分類(lèi)器 CrossValidate.m ：m交叉驗(yàn)證

標(biāo)簽： TestScriptRecognition ScriptFeaExtract Matlab bayes

上傳時(shí)間： 2014-01-08

上傳用戶：王慶才
pca進(jìn)行特征提取源碼

pca進(jìn)行特征提取源碼，用matlab語(yǔ)言編寫(xiě)，pca即主成分分析

標(biāo)簽： pca 特征提取源碼

上傳時(shí)間： 2015-11-10

上傳用戶：nanxia
是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型。通過(guò)全老師耐心的講解

是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型。通過(guò)全老師耐心的講解，我已經(jīng)清楚了簡(jiǎn)單遺傳算法的處理過(guò)程，遺傳算法的基本操作包括：編碼、初始群體的生成、適應(yīng)度評(píng)估檢測(cè)、選擇、雜交操作、變異。下面是我用Java編寫(xiě)的一個(gè)簡(jiǎn)單遺傳算法的程序，求解的題目

標(biāo)簽： 模擬過(guò)程計(jì)算模型

上傳時(shí)間： 2013-11-27

上傳用戶：上善若水
Java語(yǔ)言擁有三大特征：平臺(tái)無(wú)關(guān)性、網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)性和安全性

Java語(yǔ)言擁有三大特征：平臺(tái)無(wú)關(guān)性、網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)性和安全性，而Java體系結(jié)構(gòu)對(duì)這三大特征提供了強(qiáng)大的支持和保證，本文著重介紹Java體系結(jié)構(gòu)對(duì)支持信息安全的原理和使用方法。

標(biāo)簽： Java 語(yǔ)言特征安全性

上傳時(shí)間： 2015-11-21

上傳用戶：風(fēng)之驕子