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Titlebook: Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies; 21st International C Yong Zhang,Yicheng Xu,Hui Tian Conference proceedin

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樓主: Blandishment
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發(fā)表于 2025-3-23 12:34:09 | 只看該作者
Jing Zhang,Jinrong Li,Zheng Du,Jiwu Shu,Qiuming Luondern durch solche Variationen bei verschiedenen Kundengruppen Zufriedenheit bzw. Unzufriedenheit hervorruft. Um solche Situationen eindeutig zu machen, ist es zweckm??ig, ein weiteres Kriterium einzuführen.
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發(fā)表于 2025-3-23 14:56:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 20:48:07 | 只看該作者
Ningning Liu,Yujie Zhang,Weibei Fanvit?ten verteilen, so mü?te man auch von einer ?nderung der jeweiligen Handlung sprechen. Diese Definition ist nicht mehr als eine formale Sprachregelung, keineswegs ver?ndert sie die Natur des betrachteten Problems. Sie bringt nur deutlich zum Ausdruck, da? sich für das Individuum haupts?chlich die
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發(fā)表于 2025-3-23 23:59:32 | 只看該作者
Yichuan Dong,Zhuoxu Cui,Yong Zhang,Shengzhong FengStaaten charakteristisch ist, an die Vorg?nge bei der Bildung von Koalitionsregierungen in Mehrparteienparlamenten und an das Problem der milit?risch-politischen Stabilit?t der internationalen Beziehungen, von der die Zukunft der Menschheit abh?ngt.
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發(fā)表于 2025-3-24 04:18:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 08:35:25 | 只看該作者
Heterogeneous Software Effort Estimation via Cascaded Adversarial Auto-Encoder,ata collected by other companies is a feasible solution to relieve the data drought problem. However, how to make full use of the heterogeneous effort data to conduct SEE, which is called as Heterogeneous Software Effort Estimation (HSEE), has not been well studied. In this paper, we propose a HSEE
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發(fā)表于 2025-3-24 13:38:25 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 17:33:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 20:51:04 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 00:24:50 | 只看該作者
Adaptive Tensor-Train Decomposition for Neural Network Compression,s. This paper aims to solve such problem through improving the compactness of the model and efficiency of computing. On the basis of MobileNet, a mainstream lightweight neural network, we proposed an Adaptive Tensor-Train Decomposition (ATTD) algorithm to solve the cumbersome problem of finding opti
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