基于多源遥感数据的乡村类型识别与演变模式研究:以天津市都市边缘区为例

机译：基于多源遥感数据的城市扩展评估的软，硬分类综合方法：以中国北京-天津-唐山都市区为例

机译：基于模式识别的3D介质中强运动数据的概率点源反演：以2008年M-w 5.4奇诺岗山地震为例

机译：基于GIS和遥感的环境污染物数据库的时空变化-以印度大都市为例。

机译：基于遥感图像的城市边缘区识别-以广州-佛山大都市区为例

机译：基于类型1和类型2模糊逻辑推理系统从测井中识别碳酸盐岩岩相和渗透率的数据挖掘：方法和比较研究

机译：CTen：基于网络的平台可从异源微阵列数据中识别富集的细胞类型

机译：这项研究的目的是确定性能的提高学习会计X年级会计1名SMK Negeri学生1年Sukoharjo2009/2010教s本研究使用集体诉讼研究方法（课堂行动研究）使用循环策略。科目本研究是XA类的学生，会计1国立职业高中1 Sukoharjo共有40名学生。该行动研究的研究对象是各种研究在学习过程中教室中发生的活动。 ud这项研究是与研究人员，班级老师和学生合作进行的涉及学生的参与。研究中使用的数据源这些行动包括告密者，地点或位置，事件，文件和文件文件。数据收集技术是通过观察，访谈，测试和学生完成的文档。研究过程包括以下阶段：（1）问题识别，（2）准备，（3）制定行动计划，（4）实施行动，（5）观察和解释，（6）反思和（7）报告准备。处理这项研究分三个周期进行，每个周期包括四个阶段，即：（1）行动计划，（2）行动实施，（3）观察和解释；以及（4）分析和反思。每个周期都进行在3次或4次会议中，每个会议的时间分配为2x 45分钟根据已经完成的研究，可以得出结论：通过学习模型的应用，学习成绩有所提高直接指令。这体现在以下几个指标中：（1）学生参与学习的积极性有所提高从第一周期的41.77％或11名学生到第一周期的51.72％或15名学生II和88.07％，即第三周期的32名学生。 （2）在讨论中，在校生中，有11名学生处于活跃状态，或者在第一周期中占41.25％第二阶段有16名学生，占55.81％，第三阶段有34名学生或91.07％，（3）在第一周期内解决问题的准确性和准确性有15名学生或54.88％，在第二周期有19名学生或64.78％而第三阶段有35名学生，占92.92％。 （4）增加第一个周期的学生学习成绩达到62.5％或25名学生成为第二周期的70％或28名学生，第三周期的90％或36名学生。 ud这种增加是在老师进行了几次尝试之后发生的，包括：（1）直接教学学习模式的应用，（2）教师制定计划在教学之前先学习，以便学习活动教学可以进行指导和计划，（3）教师进行评估

机译：利用遥感技术监测洛杉矶大都市边缘区不断变化的土地利用模式

机译：在操作类型学习支持系统中的操作历史可视化方法和设备，在操作类型学习支持系统和错误模式收集方法和设备中的错误记录收集方法和设备中记录的数据记录在同一系统中的正确记录，同一系统中的错误模式识别方法和装置，以及在同一系统中记录介质存储错误模式识别程序

机译：基于短距离无线通信的链接类型多维数据集，多维数据集模式识别方法和系统

机译：基于干涉数据之间的数据融合（使用位于机载平台上的合成孔径雷达和其他类型的由遥感器获取的数据）生成机场障碍图的方法