吸引力 发表于 2025-3-25 03:27:35
http://reply.papertrans.cn/67/6638/663769/663769_21.png围巾 发表于 2025-3-25 09:33:26
Monika Köhleional examples and figures presented in the book. An Appendix has been added to cover some basic issues related to using Julia and the new FaultDetectionTools and DescriptorSystems packages. .978-3-031-35769-5978-3-031-35767-1Series ISSN 2198-4182 Series E-ISSN 2198-4190欢乐东方 发表于 2025-3-25 14:48:52
Monika Köhleis on the best numerical algorithms to solve the synthesis problems for linear systems in generalized state-space form (also known as descriptor systems).Development of general synthesis procedures relying on n978-3-319-84683-5978-3-319-51559-5Series ISSN 2198-4182 Series E-ISSN 2198-4190改良 发表于 2025-3-25 17:34:03
http://reply.papertrans.cn/67/6638/663769/663769_24.png与野兽博斗者 发表于 2025-3-25 20:52:22
Monika Köhleis on the best numerical algorithms to solve the synthesis problems for linear systems in generalized state-space form (also known as descriptor systems).Development of general synthesis procedures relying on n978-3-319-84683-5978-3-319-51559-5Series ISSN 2198-4182 Series E-ISSN 2198-4190标准 发表于 2025-3-26 03:24:55
http://reply.papertrans.cn/67/6638/663769/663769_26.png扫兴 发表于 2025-3-26 07:29:25
Die Mystik Neuraler Netze,neuerdings wieder hoch in Mode gekommen. War es früher vorwiegend der Philosophie vorbehalten, Spekulationen über die innere Welt anzustellen, so interessieren sich heute speziell die Natur- und Geisteswissenschaften für Gehirnmodelle. Die Thematik ist nicht mehr problemlos einem einzigen Gebiet zurCT-angiography 发表于 2025-3-26 10:53:16
Neurophysiologische Grundlagen,flug in die Biologie aufgefaßt werden, die ja bei Neuralen Netzwerken gewissermaßen als Ideenquelle dient. Sie soll helfen, komplexe Problemstellungen zu vereinfachen, bzw. zu lösen. Hier sind die Techniker auf die medizinische Forschung angewiesen, doch leider können nicht alle präzisen Fragen desFinasteride 发表于 2025-3-26 14:41:24
http://reply.papertrans.cn/67/6638/663769/663769_29.pngAWRY 发表于 2025-3-26 19:43:37
Lernen in Neuralen Netzen, auch, wie und wo das Netz etwas speichert, das sein Verhalten bestimmt. Das statische (gespeicherte) Wissen des Netzes liegt in seinen Verbindungen (deren Gewichten) und in seinem Aufbau, das dynamische (aktuelle) ist in den Aktivierungswerten enthalten, die, wenn es sich um Ausgabe-Units handelt,