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Titlebook: Optimization and Data Analysis in Biomedical Informatics; Panos M. Pardalos,Thomas F. Coleman,Petros Xanthop Book 2012 Springer Science+Bu

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樓主: Capricious
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發(fā)表于 2025-3-23 11:16:15 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 14:55:58 | 只看該作者
Vangelis Sakkalis,Konstantinos Mariasg des Konflikts und die langwierige Rückführung der vertriebenen Bev?lkerung. Gleichzeitig füllen sie die Schutzlücke für solche verfolgten Personen, die aus Gebrechlichkeit oder aufgrund von Gefahren für Leib und Leben ihr Recht auf Flucht in ein anderes Land nicht wahrnehmen k?nnen oder wollen.
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發(fā)表于 2025-3-23 18:49:28 | 只看該作者
Roman V. Belavking des Konflikts und die langwierige Rückführung der vertriebenen Bev?lkerung. Gleichzeitig füllen sie die Schutzlücke für solche verfolgten Personen, die aus Gebrechlichkeit oder aufgrund von Gefahren für Leib und Leben ihr Recht auf Flucht in ein anderes Land nicht wahrnehmen k?nnen oder wollen.
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發(fā)表于 2025-3-24 00:02:26 | 只看該作者
Optimization and Data Analysis in Biomedical Informatics
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發(fā)表于 2025-3-24 02:22:51 | 只看該作者
Book 2012ists, industrial engineers, and clinical scientists who are interested in exploring emerging and fascinating interdisciplinary topics of research. It is designed to further stimulate and enhance fruitful collaborations between scientists from different disciplines.?
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發(fā)表于 2025-3-24 07:23:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 13:40:52 | 只看該作者
Ioannis A. Kakadiaris,E. Gerardo Mendizabal Ruizmerical methods which permit successful forecasting not only in engineering but also in many other ?elds such as environmental science or economics, assuming of course that a suitable sequence of observed data 978-3-642-07205-5978-3-540-37176-2
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發(fā)表于 2025-3-24 14:54:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 22:22:41 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 02:54:17 | 只看該作者
Mathematical Models of Supervised Learning and Application to Medical Diagnosis,ning algorithms, there are the so-called Support Vector Machines (SVM), exhibiting accurate solutions and low training time. They are based on the statistical learning theory and provide the solution by minimizing a quadratic type cost function. SVM, in conjunction with the use of kernel methods, pr
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