181.同時(shí)，本文利用由混沌非線性系統(tǒng)迭代產(chǎn)生的序列來(lái)生成密鑰。
182.因此，我們采用了一種變化步長(zhǎng)的方法，以期合理迭代。
183.利用預(yù)解式算子技巧構(gòu)造了一類求變分包含逼近解的迭代算法，并討論了由此算法產(chǎn)生的迭代序列的收斂性。
184.URL在循環(huán)過程每個(gè)迭代中被建立。
185.該方法可確保迭代矩陣列的單位列正交性。
186.針對(duì)迭代干擾抵消算法的復(fù)雜度，本文研究了多種降低算法復(fù)雜度的實(shí)現(xiàn)方法。
187.然而，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案具有一些重要的不同，包括強(qiáng)大的面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)、進(jìn)程的多層迭代以及更多終端用戶的涉及。m.9061xoxo.com造句網(wǎng)
188.該算法采用了頁(yè)面分塊與信息熵的迭代計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)了評(píng)論塊的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與抽取。
189.在分析開平方迭代算法收斂速度的基礎(chǔ)上，提出了開平方的初值選取改進(jìn)算法。
190.但是迭代測(cè)試的目標(biāo)是關(guān)注于這個(gè)特殊迭代法的最重要特性。
191.第二個(gè)例子將展示如何查找某一客戶以及該客戶的所有相關(guān)訂單，為了更改狀態(tài)屬性，需要對(duì)它們進(jìn)行迭代。
192.在機(jī)構(gòu)位置反解和速度雅可比矩陣的基礎(chǔ)上，利用數(shù)值迭代的方法對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了正解求解，每次可以求得機(jī)構(gòu)的一組正解。
193.這個(gè)范型會(huì)激勵(lì)更為迭代和敏捷的開發(fā)，業(yè)務(wù)管理者和IT部門也會(huì)有更緊密的協(xié)作。
194.到了下星期一所有人重新聚集在一起策劃下一個(gè)迭代周期的工作，如此重復(fù)循環(huán)。
195.一般情況下，迭代路徑置于容許集的表面上，而不是象單純形法那樣迭代點(diǎn)沿著棱移動(dòng)。
196.介紹了在MRF-MAP框架下，采用條件迭代模式求解值函數(shù)的方法。
197.我強(qiáng)烈推薦在您的項(xiàng)目中遵循一種迭代的部署過程，這使得您能在大約幾周內(nèi)了解從概念到系統(tǒng)的運(yùn)行，而不需要幾個(gè)月甚至幾年。
198.主要研究了用迭代法求解增生算子緊擾動(dòng)方程。
199.介紹一種用計(jì)算機(jī)計(jì)算防沖樁內(nèi)力的迭代法。
200.在該迭代過程中，團(tuán)隊(duì)成員為E指定的特性構(gòu)建最初的操作能力，為個(gè)人和家庭成員生成穩(wěn)定的在線支付產(chǎn)品。
201.利用局部迭代技術(shù)可以進(jìn)一步提高求解效率。
202.迭代成像中投影矩陣的獲取速度直接影響算法的效率。
203.為了使工序連續(xù)流通并限制在制品的數(shù)量，需要召開“迭代會(huì)議”交流信息。
204.這些算法要求前向迭代器，因?yàn)樗鼈冃薷妮斎胄蛄兄械脑亍?/p>
205.迭代方法可用來(lái)確定特征值。
206.結(jié)合成本模型法，介紹一元高次方程的迭代解法，便于有關(guān)人員采用。
207.每個(gè)迭代將擁有一個(gè)開發(fā)包，一些新的特性或場(chǎng)景加入其中并且根據(jù)現(xiàn)有場(chǎng)景的缺陷也得到修復(fù)。
208.本程序?qū)崿F(xiàn)了信息論中設(shè)計(jì)的信道容量迭代算法。
209.提出了一種分層并行迭代式鏈碼跟蹤直線提取方法。
210.這個(gè)過程是迭代的央求，直到末了的出現(xiàn)或經(jīng)濟(jì)圭表仍舊抵達(dá)。
211.另一方面，本文將非線性迭代半解析節(jié)塊法擴(kuò)展應(yīng)用到時(shí)-空中子動(dòng)力學(xué)方程組的數(shù)值解法中。
212.在小擺角近似下，采用迭代方法推導(dǎo)出擺角、擺角變化率的一級(jí)近似解析表達(dá)式和擺長(zhǎng)、擺長(zhǎng)變化率的二級(jí)近似解析表達(dá)式。
213.這個(gè)方法建立了多路徑交通分配和反推模型，設(shè)計(jì)了反推模型的迭代算法，并進(jìn)行了算法分析。
214.討論了擬具非零元素鏈對(duì)角占優(yōu)矩陣的迭代收斂性。
215.輸入迭代器向前移動(dòng)，永遠(yuǎn)不會(huì)停留在開始處。
216.提出了一種新的ATM交換機(jī)調(diào)度算法:加權(quán)公平迭代匹配。
217.除輸出迭代器以外的任意迭代器類別。
218.然后，用迭代法解高次方程。最后，用空間坐標(biāo)變換的方法來(lái)變換交點(diǎn)。
219.把動(dòng)坐標(biāo)迭代法應(yīng)用于下部鉆具組合的非線性有限元分析。
220.本文利用拉普拉斯方程的基本解作為權(quán)函數(shù)，給出求解交系數(shù)非齊次亥姆霍茨方程的迭代格式，進(jìn)而得到求解這類方程的邊界元迭代法。
221.通過以全體樣本對(duì)全體類別加權(quán)廣義歐氏權(quán)距離平方和最小為目標(biāo)函數(shù)，建立了模糊聚類、識(shí)別與優(yōu)選決策統(tǒng)一的理論與循環(huán)迭代模型。
222.結(jié)合分解-迭代求解思想，設(shè)計(jì)以SA為主算法的求解算法。
223.在五個(gè)假想的油藏模型上進(jìn)行的試算表明，大約經(jīng)過迭代后，初始猜測(cè)參數(shù)值被逐步修正，逐漸趨于它們的真實(shí)分布。
224.這個(gè)腳本遵循一種類似模式，接受一個(gè)屏幕姓名，然后迭代該用戶的關(guān)注者。
225.不過，在這樣的團(tuán)隊(duì)組織中，負(fù)責(zé)對(duì)軟件開發(fā)項(xiàng)目做出重大的資金和管理決策的籌劃指導(dǎo)委員會(huì)，通常對(duì)迭代化開發(fā)實(shí)踐不太熟悉。
226.討論了預(yù)處理技術(shù)對(duì)子空間迭代法的應(yīng)用，從而給出了預(yù)處理子空間迭代法。
227.如果是，它必須迭代整個(gè)調(diào)用列表。
228.針對(duì)LPC參數(shù)量化過程的多級(jí)VQ碼書設(shè)計(jì)中順序與迭代順序設(shè)計(jì)算法收斂速度較慢這一缺點(diǎn)，提出了一種新的頑健多級(jí)VQ的聯(lián)合碼書設(shè)計(jì)方案。
229.最后應(yīng)用迭代法求解非線性網(wǎng)絡(luò)方程組的磁通，計(jì)算了樣機(jī)的磁通分布和磁通利用率。
230.DOE的相位分布由數(shù)值迭代相位恢復(fù)算法優(yōu)化得到。
231.該軟件采用層速度相干反演與層析成像技術(shù)相結(jié)合，并進(jìn)行多次迭代來(lái)獲取最佳速度模型。
232.此法在流體動(dòng)壓軸承優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，在逐步尋優(yōu)進(jìn)行全過程大循環(huán)的迭代中特別有效。
233.經(jīng)過大量的迭代完善經(jīng)過測(cè)試的設(shè)計(jì)計(jì)劃，從低保真模型逐漸過渡到可以在電腦運(yùn)行的高保真原型。
234.首次提出了一種迭代求取形狀參數(shù)穩(wěn)健估計(jì)的算法。
235.選擇初值迭代求解自由渦線、渦核的強(qiáng)度和位置。
236.經(jīng)若干次迭代計(jì)算，逐步逼近原問題的最優(yōu)點(diǎn)。
237.只不過商業(yè)軟件的迭代常常對(duì)典型的普通用戶是隱蔽的。
238.在類似于極端編程這樣的遞增和迭代過程中，良好的設(shè)計(jì)是本質(zhì)。
239.也要注意時(shí)間軸上的迭代的位置與圖的那些相對(duì)應(yīng)。
240.文中列舉了華北油田的一個(gè)實(shí)例，說明迭代曲射線法求角道集是可行的。
