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Titlebook: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining; 21st Pacific-Asia Co Jinho Kim,Kyuseok Shim,Yang-Sae Moon Conference proceedings 2017 Spri

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樓主: frustrate
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發(fā)表于 2025-3-30 11:23:58 | 只看該作者
Automatic Discovery of Common and Idiosyncratic Latent Effects in Multilevel Regressionall, wenn er durch die Luft oder unseren K?rper an unser Ohr gelangt. Dazu darf seine Frequenz weder zu tief noch zu hoch sein: Unter etwa 10 Hz (Hertz, d.h. Schwingungen je Sekunde) h?ren wir keinen Ton, auch nicht mehr über etwa 15000 bis 20000 Hz.
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發(fā)表于 2025-3-30 14:16:02 | 只看該作者
A Deep Neural Network for Pairwise Classification: Enabling Feature Conjunctions and Ensuring Symmetg von Metallen und deren Bedeutung für die Fertigungstechnik beschrieben. Einige technologische Eigenschaften von Metallen werden kurz vorgestellt. Abschlie?end werden die Ursachen der Korrosionsbest?ndigkeit und Grundprinzipien des Korrosionsschutzes dargestellt.
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發(fā)表于 2025-3-30 20:17:14 | 只看該作者
Distributed Representations for Words on TablesZust?nde charakterisieren und welche die Richtung der Ver?nderung angeben: Freie Enthalpie, Enthalpie, Entropie. Au?erdem werden die wesentlichen Darstellungsformen wie Zustandsdiagramm oder Ellingham-Richardson-Diagramm erl?utert, genauso wie die wichtigsten Messverfahren.
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發(fā)表于 2025-3-30 23:48:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 01:29:46 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 06:48:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 10:42:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 16:16:47 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 19:52:31 | 只看該作者
Shannon C. Trotter,Suchita Sampathted layers cannot satisfy these properties and then present a pairwise DNN satisfying these properties. As an example of pairwise classification, we use the author matching problem, which is the problem of determining whether two author names in different bibliographic data sources refer to the same
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發(fā)表于 2025-4-1 00:08:02 | 只看該作者
Treatment of AD with Topical Therapy,maintain a relatively low computational cost while still maintaining a high enough overall prediction quality. To the best of our knowledge, this is the first data stream mining framework that applies different learners to reduce the learning overheads.
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