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Titlebook: Advances in Neural Networks- ISNN 2013; 10th International S Chengan Guo,Zeng-Guang Hou,Zhigang Zeng Conference proceedings 2013 Springer-V

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發(fā)表于 2025-3-21 18:42:18 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
期刊全稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013
期刊簡(jiǎn)稱10th International S
影響因子2023Chengan Guo,Zeng-Guang Hou,Zhigang Zeng
視頻videohttp://file.papertrans.cn/150/149165/149165.mp4
發(fā)行地址Up-to-date results of conference ISNN 2013
學(xué)科分類Lecture Notes in Computer Science
圖書封面Titlebook: Advances in Neural Networks- ISNN 2013; 10th International S Chengan Guo,Zeng-Guang Hou,Zhigang Zeng Conference proceedings 2013 Springer-V
影響因子The two-volume set LNCS 7951 and 7952 constitutes the refereed proceedings of the 10th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2013, held in Dalian, China, in July 2013. The 157 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The papers are organized in following topics: computational neuroscience, cognitive science, neural network models, learning algorithms, stability and convergence analysis, kernel methods, large margin methods and SVM, optimization algorithms, varational methods, control, robotics, bioinformatics and biomedical engineering, brain-like systems and brain-computer interfaces, data mining and knowledge discovery and other applications of neural networks.
Pindex Conference proceedings 2013
The information of publication is updating

書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013影響因子(影響力)




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013被引頻次




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013年度引用




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013年度引用學(xué)科排名




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013讀者反饋




書目名稱Advances in Neural Networks- ISNN 2013讀者反饋學(xué)科排名




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發(fā)表于 2025-3-22 00:07:57 | 只看該作者
Generation and Analysis of 3D Virtual Neurons Using Genetic Regulatory Network Modeldung, medizinische Basisversorgung – nicht befriedigen k?nnen (absolute, extreme bzw. existenzielle Armut) oder von der Beteiligung am sozialen, kulturellen bzw. politischen Leben ihres Landes weitgehend ausgeschlossen sind (relative Armut). Die hier getroffene Unterscheidung zwischen absoluter und
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:11:36 | 只看該作者
A Finite-Time Convergent Recurrent Neural Network Based Algorithm for the , Smallest ,-Subsets Sum Pft zweier (ehe-)mündiger verschiedengeschlechtlicher Partner, die den Vorsatz haben, die von der Frau geborenen Kinder rechtsverbindlich als die eigenen anzuerkennen (.). Im Mittelpunkt der rechtlichen Regelungen (z.B. Familienrecht) stehen in erster Linie nicht die P?arbeziehungen selbst, sondern d
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:32:14 | 只看該作者
Spike Train Pattern and Firing Synchronization in a Model of the Olfactory Mitral Cellsen, sodass bis in die jüngste Zeit unklar geblieben ist, wie denn der Zusammenhang zwischen r?umlicher und sozialer Organisation einer Gesellschaft zu verstehen sei. Der erste wichtige soz. Beitrag dazu stammt von Georg Simmel (1858–1918), für den ?nicht der Raum, sondern die von der Seele her erfo
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:27:03 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:04:53 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:33:42 | 只看該作者
An Approach for Designing Neural Cryptographyut die Transaktionen zwischen diesen Aggregaten legen wollen, weisen wir darauf hin, da? bereits eine flüchtige Betrachtung des Wirtschaftsprozesses eines Landes neben diesen beiden Aggregaten die Existenz der Staatswirtschaft, der Banken und des Auslandes aufzeigt. Der Einfachheit halber lassen wir
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:29:57 | 只看該作者
Bifurcation of a Discrete-Time Cohen-Grossberg-Type BAM Neural Network with Delaysschen Haushalten und Unternehmungen. Es ist klar geworden, da? ein Volkseinkommen entsteht, das seinem Wert nach gleich dem Nettosozialprodukt ist, respektive der Nettowertsch?pfung. In unserem Rechenbeispiel ist . = 320 Mrd. Warum aber bel?uft sich Y nicht auf 200 oder 300 Mrd.? Die Frage taucht au
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:23:30 | 只看該作者
Generalized Function Projective Lag Synchronization between Two Different Neural Networksr induktive Statistik bezeichnet. Diese Formulierung der Aufgabenstellung ist im Falle endlicher Grundgesamtheiten unmittelbar einleuchtend und unproblematisch (s. ?Zur Bedeutung des Urnenmodells“, S. 25). Dabei werden die auf einer solchen Grundgesamtheit definierten, interessierenden Gr??en (Merkm
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:50:24 | 只看該作者
Application of Local Activity Theory of CNN to the Coupled Autocatalator Modeln Beispiele und Aufgaben kennengelernt. Anschaulich ausgedrückt ist n?mlich eine Zufallsgr??e eine den Ausgang eines Versuches kennzeichnende Gr??e ξ, die insoweit vom Zufall abh?ngt, als dies für den durch ω gekennzeichneten Versuchsausgang gilt. Die Tatsache, da? die Gr??e ξ vom Zufall abh?ngt ode
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