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Titlebook: Die Mathe-Wichtel Band 1; Humorvolle Aufgaben Stephanie Schiemann,Robert W?stenfeld Book 20141st edition Springer Fachmedien Wiesbaden 201

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樓主: estrange
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發(fā)表于 2025-3-25 04:39:21 | 只看該作者
Jindong Qin,Xinwang Liufach nur ein Extremum (oder alle Extrema) gefunden werden, z. B. das Maximum von . = 10 + 3. - 7.. + 5.., oder es sind zus?tzlich noch Nebenbedingungen zu beachten. Ein typisches Beispiel dafür ist die Bestimmung der Abmessungen einer Konservendose, die bei vorgebenem Inhalt die kleinste Oberfl?che
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發(fā)表于 2025-3-25 08:29:46 | 只看該作者
Multi-view Based Clustering of 3D LiDAR Point Clouds for Intelligent Vehicles and paleoethnobotany.A collection of new voices in the fiel.In recent years, scholars have emphasized the need for more holistic subsistence analyses, and collaborative publications towards this endeavor have become more numerous in the literature. However, there are relatively few attempts to qual
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發(fā)表于 2025-3-25 12:31:22 | 只看該作者
A Queue Management System for Cloud Data Processing,System with MapReduce is an efficient and widely used cloud data processing platform that parallelizes data processing operations. However, Hadoop’s efficiency is heavily reliant on job scheduling. Centralized schedulers offer predictable execution at the cost of resource utilization; distributed sc
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發(fā)表于 2025-3-25 19:27:10 | 只看該作者
Metaanalysenktiver Prozesse im menschlichen Gehirn geführt. Es besteht jedoch eine deutliche Diskrepanz zwischen der gro?en Zahl verfügbarer Studien und der eingeschr?nkten Aussagekraft jedes einzelnen Experiments. Um diese Vielzahl an Befunden m?glichst vollst?ndig objektiv zu integrieren, bieten sich quantita
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發(fā)表于 2025-3-25 22:32:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 02:23:18 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 08:01:26 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 12:33:16 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 13:38:13 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 20:35:50 | 只看該作者
Classification of Rheumatoid Arthritis Based on Image Processing Techniqueormal, 22 images are abnormal i.e. RA affected and 18 images are severe. SVM classifier with Radial basis function kernel is efficient compared to FFNN and k-NN as Non-RA i.e. Normal patient classification accuracy is 95%, RA classification accuracy is 70%, Severe stage classification accuracy of RA is 100%.
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