基于声波时差数据波动性识别异常压实地层的方法

机译：基于模式的异常检测方法，用于识别软件项目数据中的异常属性

机译：基于数据挖掘的光网络异常数据的高精度识别方法

机译：Pacman剖析：一种简单的程序，可在高密度深海微化石数据中识别地层异常

机译：一种基于基于误差的修剪的异常检测方法，用于识别医疗数据集中的异常数据

机译：金融和实物商品资产的期货市场中的波动性：高频数据对分布特性和波动性预测，变化方向概率预测和非对称波动性影响的影响。

机译：使用Meta-CCA和基于基因的方法对基因组数据进行多变量分析，以识别2型糖尿病，肥胖和血脂异常的潜在多效性基因

机译：摘要的各个身体部位或器官可被分析以识别在人体内的不同的疾病。指甲分析来识别人体疾病的方法之一。指甲是身体一部分是离心脏最远，因此在最后接受氧气。作为结果，指甲是第一谁表现出人体疾病的症状。指甲可以容易地捕获用于诊断和没有重装或需要使用指甲图像用于疾病诊断，比如在其他测试和扫描过程没有特定的条件。人的指甲提供有关投诉或取决于它们的形状，纹理和色彩在人体内的任何营养失衡有益的信息。在人类中，许多全身性皮肤疾病是可以很容易地通过两个四肢指甲的仔细检查分析。很多指甲病已发现众多潜在系统性疾病的主要症状。在指甲的颜色，质地和形状的变化是许多疾病主要影响指甲的迹象。考虑到所有的指甲的这些性能的系统被提出，用于识别人指甲这样的变化以获得更精确的结果，并毫不费力预测许多疾病用途的数字图像处理（DIP）方法。随着物联网（IOT）的概念，新兴的互联网将生成的报告提供远程，这将帮助用户降低运输工作。由于系统必须处理大量的私人数据，数据的安全性必须得到保证。为了保持数据的机密性，使用Blockchain的概念，它是在数据管理领域的大多数新兴的概念之一。本文包含了数字图像处理的指甲图像，IOT（ThingSpeak云）的使用为数据存储和执行Blockchain的特征提取的执行，以保持固定的系统和盗窃免费。关键词：诠释薄GS（IOT），图像的ERNET PROC essin克，薄型gSpeak，RG乙vavalues，平均数PI XEL vavalues，阵营kchain，哈希密钥。疾病诊断系统：在人类指甲异常

机译：基于集成彩色CCD和LaDaR的对象建模与识别：具有扩展的多传感器目标识别的交互注册方法，用于利用数字高程地图数据

机译：用于自动配置用于训练基于机器学习的对话系统的机器学习模型的训练数据的系统和方法，该系统和方法包括基于被识别为异常的训练数据的实例来播种训练样本或策划训练数据的语料库

机译：基于地震属性的地下地层中识别异常

机译：基于大数据的异常数据识别方法和装置，以及存储介质和装置