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赵航; 童水光; 朱郑州;
浙江大学机械工程学院;
北京大学软件与微电子学院;
数据学习; 代理模型; 神经网络; 有限元分析; 性能预测;
机译:基于长期信仰网络的基于长期内存的自适应结构学习的视频预测方法及其对数据结构输入序列长度的研究
机译:使用血管内超声预测斑块脆弱性变化? ?基于光学相干断层扫描图像的流体结构交互模型和机器学习方法,具有患者的后续数据:可行性研究
机译:基于MICP的孔隙结构预测,具有数据挖掘和机器学习系统方法,在高阳场,济阳坳陷
机译:在基于Spark的大数据计算框架中使用深度学习预测蛋白质二级结构的方法
机译:支持向量机用于不平衡数据集的主动学习,以及一种基于稳定预测的主动学习停止方法。
机译:基于深度学习的基于深度学习的基于深度学习的方法:泛化性能的交叉数据集评估
机译:这项研究是在课堂七SMPN 51万隆进行了准实验研究。本研究旨在回顾:学生的数学学习和教师谁通过结构化的任务和普通任务,增加了通过结构化的任务,普通任务和使用Knisley数学学习模式学生的数学解题能力的差异使用Knisley数学学习模型的描述传统的学习,提高质量Knisley的数学学习模式通过结构化的任务和数学通过普通的任务学习模型,以及对数学的学习,使用学生的态度数学通过结构化的任务,并通过普通的任务,学习的楷模。所用的研究方法是不等价的方法(前测和后测)对照组设计。使用科研仪器在测试和nontes形式获得的数据。之后正进行观察和分析。基于数据处理的结果,得到的:学生和教师的活动的图片已经增加到被越来越好,也有解决谁使用的数学通过结构化的任务,数学学习模式学习模型的数学问题学生的能力差异和传统的学习,获得增加的质量是低质量,以及给人以数学使用Knisley数学学习模型学习的积极响应学生
机译:基于机器学习的运行时并行化和任务调度在线性能预测。
机译:基于线性和非线性机器学习方法的定量结构-活动关系预测熔化点的物理性能预测模型
机译:基于电厂性能数据学习的发电机输出功率预测方法
机译:基于深度学习的金属微结构图像材料性能预测系统和方法
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