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Titlebook: Handelsrecht; Kristina Hornung Book 1995 Springer Fachmedien Wiesbaden 1995 Handelsfirma.Handelsgesch?ft.Handelsrecht.Handelsregister.Kauf

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:25:26 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Handelsrecht
編輯Kristina Hornung
視頻videohttp://file.papertrans.cn/424/423887/423887.mp4
叢書名稱Gabler-Studientexte
圖書封面Titlebook: Handelsrecht;  Kristina Hornung Book 1995 Springer Fachmedien Wiesbaden 1995 Handelsfirma.Handelsgesch?ft.Handelsrecht.Handelsregister.Kauf
出版日期Book 1995
關鍵詞Handelsfirma; Handelsgesch?ft; Handelsrecht; Handelsregister; Kaufmann
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-663-13311-7
isbn_softcover978-3-409-92164-0
isbn_ebook978-3-663-13311-7
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden 1995
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書目名稱Handelsrecht影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 22:32:35 | 只看該作者
Kristina Hornungor self-organizing maps have been proposed. However, many of these only measure one aspect of a SOM or are computationally very expensive or both. Here we present a novel, computationally efficient statistical approach to the evaluation of SOMs. Our approach measures both the embedding and the topological quality of a SOM.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 00:49:20 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:12:22 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 08:48:28 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:53:36 | 只看該作者
Kristina Hornungix, which requires at least quadratic complexity and becomes rapidly unfeasible for 100 000 inputs, for instance. In the present manuscript, we propose a sparse version of the online relational SOM, which sequentially increases the composition of the prototypes.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:52:44 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:32:00 | 只看該作者
eural Gas require the use of distance metrics to measure the similarities between feature vectors as well as class prototypes. While the Euclidean distance is used in many cases, the highly correlated features within the hyperspectral representation and the high dimensionality itself favor the use o
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:17:45 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:45:42 | 只看該作者
Kristina Hornung noise. These indexes relies on feature maximization, which is an alternative measure to usual distributional measures relying on entropy or on Chi-square metric or vector-based measures such as Euclidean distance or correlation distance. Experiments compare the behavior of these new indexes with us
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