121.例如，在某些情況下，如果已知向量場與曲線相切，或者內(nèi)積是一個常數(shù)等等，那么結(jié)果將會很簡單。
122.結(jié)果表明，航油價格均值和利潤均值與價格變化概率向量初值和價格調(diào)節(jié)率有關(guān)。
123.針對向量量化這種常用的圖象壓縮方法，設(shè)計了兩類信息搭載方案，并對參數(shù)取值的不同情況進(jìn)行了實驗比較。
124.再根據(jù)哈密頓原理導(dǎo)出了懸索大撓度振動的有限體積離散方程，推出了索的整體節(jié)點力向量、質(zhì)量矩陣和切線剛度矩陣。
125.第二層次將自組織拓?fù)溆成渑c向量量化器相結(jié)合，最終生成主曲線。
126.先對織物圖像的分類問題建立貝葉斯模型，再提取織物圖像的形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為特征向量，并計算出分類結(jié)果。
127.系統(tǒng)利用中文文檔信息處理中的文檔特征向量提取技術(shù)，作為郵件過濾的依據(jù)。
128.現(xiàn)在的問題是，如果有一個保守的，或者路徑獨(dú)立的向量場，那它是某個東西的梯度嗎？
129.支援向量迴歸方法可以在給定的資料中產(chǎn)生一個簡潔的迴歸模式，以避免傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)法中的資料過度學(xué)習(xí)問題。
130.提出了一種完整的多字體印刷藏文字符識別方法：先提取輸入字符的方向線素特征組成特征向量，然后采用兩級分類策略判定字符類別。
131.并且研究了模糊支持向量分類機(jī)中最佳置信水平的確定方法。
132.進(jìn)而又研究了單鏈高分子的弛豫過程，給出了末端距向量自相關(guān)函數(shù)的弛豫時間。
133.我們利用平面向量分析，矩陣，求導(dǎo)運(yùn)算等工具推導(dǎo)出所有的結(jié)論和公式。
134.由于對門限參數(shù)和同積向量似然函數(shù)既不可微也不光滑，不能直接運(yùn)用傳統(tǒng)的極大似然估計。
135.在此基礎(chǔ)上用一個有限維向量量化光照變化，對像素進(jìn)行補(bǔ)償，提高對光照變化的適應(yīng)能力。
136.由于分類的依據(jù)是氣泡表面積的大小，確定了圓面積和圓形度兩個最能表征類圓形表面積的分量組成分類特征向量。
137.有所變化的是，向量場不是由原點直接向外輻射，從而我們不能再用一些簡單的幾何直觀去解釋。
138.支持向量機(jī)有許多優(yōu)點：有效防止過擬和，適合大的特征空間，給定數(shù)據(jù)集的信息壓縮。
139.采用加利佛尼亞評判性思維傾向量表為研究工具，應(yīng)用方便抽樣法共抽取護(hù)理本科生為研究對象。
140.仿真實驗結(jié)果表明，運(yùn)用學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測入侵，可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確檢測率，是一種有效的入侵檢測手段。
141.方法依據(jù)拓?fù)?，凸分析和泛函分析的理論，對于錐擾動向量優(yōu)化問題中特定的集值映射進(jìn)行分析和研究。
142.數(shù)學(xué)、代數(shù)、平面幾何、解析幾何;微分、積分，向量，力，功，能。
143.擾動因子向量的方向與材料單元體應(yīng)力主方向相同。
144.針對非線性時間序列的故障預(yù)報問題，提出一種融合最小二乘支持向量機(jī)和核減聚類的方法。
145.一個測力計測量地球的磁力向量。在北半球它指著北方并向下，在南半球是南方并向上。
146.研究基于模糊系數(shù)規(guī)劃的模糊支持向量分類機(jī)。
147.即豎直方向的單位向量。
148.我的理解是中斷向量仍然是0x0，只是通過一種轉(zhuǎn)換將這個向量表又復(fù)制到0xfff00地址了。
149.然后，對所建立關(guān)聯(lián)矩陣的列向量或行向量進(jìn)行相似性度量，獲得相似客戶群體或相關(guān)頁面。
150.自殺意向量表得分與特質(zhì)焦慮、絕望高度相關(guān)。
151.表格，包含由中斷類型決定的中斷向量和索引。
152.一旦你得到一個這樣的計算式，你對向量場做點積，這和前面這個不一樣。
153.我來再次解釋一下如何得出這個圓柱面的法向量。
154.有一個向量場來描述每一個點上的向量。
155.二維和三維的歐幾里德空間是度量空間。另外，內(nèi)乘空間、向量空間以及某些拓?fù)淇臻g等也都是度量空間。
156.該方法使用了向量量化技術(shù)并采用LBG算法設(shè)計碼本。
157.在力反饋虛擬現(xiàn)實設(shè)備中，力被作為向量的形式進(jìn)行處理，論文認(rèn)為常用的力反饋表達(dá)方式有基于動作的方式、基于時間的方式或者這兩者的混合。
158.在診斷模型中，應(yīng)用APEX網(wǎng)絡(luò)提取分類信息，壓縮向量空間維數(shù)，利用前饋網(wǎng)絡(luò)建立其類型識別函數(shù)。
159.本課程的主要內(nèi)容：極限論，一元微積分及其應(yīng)用，向量代數(shù)和空間解析幾何。
160.為驗證此方案，在半消聲室進(jìn)行了非典型聲強(qiáng)向量陣的定向?qū)嶒?，用揚(yáng)聲器模擬體積目標(biāo)不同部位的聲源。
161.那向量場代表的是，流體在平面上的每一點的流動情況。
162.問題是為了對代碼進(jìn)行向量化，代碼必須要對所有向量元素都按照相同的指令集執(zhí)行。
163.應(yīng)用瞬時值對稱分量變換，可提取電壓、電流故障分量的正序空間向量。
164.本教程討論的內(nèi)容包括腳本、CSS和SVG的基本動畫特性，用于在Web向量圖像中實現(xiàn)動態(tài)效果。
165.運(yùn)用此定理，在線性空間中建立了帶廣義不等式約束的向量極值問題的最優(yōu)性條件。
166.這些亂數(shù)產(chǎn)生器的制作也可采用平行指令來作向量化。
167.最后討論了向量值正規(guī)模糊子群與向量值模糊商群的性質(zhì)，同時建立了向量值模糊商群的同構(gòu)定理。
168.在膚色區(qū)域中利用眼睛的亮度圖和色度圖定位人臉樣本，最后利用訓(xùn)練好的支持向量機(jī)預(yù)測人臉樣本是否為人臉。
169.通過在個體類內(nèi)保局差異散度矩陣的零空間中求最優(yōu)特征向量，避免了矩陣的奇異性問題，解決了小樣本問題。
170.向量這一現(xiàn)代數(shù)學(xué)新工具引入立體幾何后處理立體幾何問題，有了新方法、新途徑。
171.結(jié)論：腦電信息流的向量分析技術(shù)，對精*病人的臨床診斷有重要價值。
172.根據(jù)這種觀點，多層介質(zhì)波導(dǎo)中波的傳播和散射可以歸結(jié)為多維空間向量的坐標(biāo)變換，并可用傳輸線和網(wǎng)絡(luò)表示。
173.在權(quán)向量確定方式上，對確定各評價因素重要性因子的兩兩比對法進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合改進(jìn)的AHP指數(shù)標(biāo)度方法，較好解決了定權(quán)過程的一致性問題。
174.我需要一個向量切割測控這種字體。
175.因此，當(dāng)我解方程時，分別得到vP和，因為速度向量，垂直于方向向量。
176.少數(shù)文件使用更專門化的擴(kuò)展名，如。svg表示可縮放向量圖形。
177.SketchUp的箭號現(xiàn)在為點陣圖像，先前為向量圖像。
178.在曲面上固定一點，找出此點垂直的單位向量。
179.運(yùn)用均值型大氣質(zhì)量綜合指數(shù)模式確定參考向量進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，確定最大影響污染物為SO
180.編程中采用了稀疏矩陣向量相乘的優(yōu)化技術(shù)。
