BARGE
发表于 2025-3-28 17:44:46
,Explorations and Practices on Nanchang University “3+1” Software Talents Cultivation Mode,sity studies -at least in Central Europe-, it is subordinated and either seen as part of mathematics with the risk that mathematicians, who may not be familiar with applications, define it in their own way, or it is treated separately within each application field focusing on only those aspects which are thou978-3-211-83206-6978-3-7091-6451-8
刺激
发表于 2025-3-28 20:48:44
http://reply.papertrans.cn/15/1473/147231/147231_42.png
defendant
发表于 2025-3-29 01:48:16
http://reply.papertrans.cn/15/1473/147231/147231_43.png
CAPE
发表于 2025-3-29 04:43:07
Video Broadcasting over Heterogeneous Networks,er mit der gleichen Taktzeit verkehrenden Züge der Gegenrichtung entspricht der zeitliche Abstand zwischen den Begegnungspunkten beider Richtungen der halben Taktzeit. Wenn die Lage der Begegnungspunkte nicht frei gewählt werden kann, z. B. durch Kreuzungen auf eingleisigen Strecken oder Abhängigkei
Incorporate
发表于 2025-3-29 08:44:46
Studies on TBRPF Routing Algorithm and Detection of Routing Loop Attack in Mobile Ad-Hoc Network,h die Überlagerung der mit der gleichen Taktzeit verkehrenden Züge der Gegenrichtung entspricht der zeitliche Abstand zwischen den Begegnungspunkten beider Richtungen der halben Taktzeit. Wenn die Lage der Begegnungspunkte nicht frei gewählt werden kann, z.B. durch Kreuzungen auf eingleisigen Streck
无王时期,
发表于 2025-3-29 14:38:42
http://reply.papertrans.cn/15/1473/147231/147231_46.png
冒号
发表于 2025-3-29 15:36:34
http://reply.papertrans.cn/15/1473/147231/147231_47.png
figment
发表于 2025-3-29 22:48:36
http://reply.papertrans.cn/15/1473/147231/147231_48.png
N斯巴达人
发表于 2025-3-30 03:20:17
http://reply.papertrans.cn/15/1473/147231/147231_49.png
byline
发表于 2025-3-30 05:53:15
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-1727-6nomaly detection is achieved by defining the normal state from static training data. However, in mobile ad hoc networks where the network topology dynamically changes, such static training method could not be used efficiently. In this paper, I propose an anomaly Detection scheme using dynamic traini