基于众包的任务定价模型方法研究

机译：基于几何分析方法的风险调整定价方法模型研究

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机译：大规模众包系统中前N个任务和前N个工作者的基于学习的高效推荐算法

机译：基于工友关系的移动众包任务分配模型

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：FNas /夏季教师奖学金研究延续计划。任务6：液体燃料火箭推进系统的综合模型开发。任务9：基于模型的火箭发动机状态监测和控制方面

机译：基于项目的众包的特征来确定是否引入用于标记任务的机器学习模型的方法和装置

机译：众包市场中的自动任务定价

机译：神经特定电极（NSE）研究定价模型，实施相同模型的方法和装置