aspersion
发表于 2025-3-25 06:02:12
Bharti Sharma,Tripti Rathee,Minakshi Tomer,Parvinder Singhuschneidenbildung hohe Schnittkraftschwankungen auf, die auf die Entstehung von Lamellenspär.en zurückzuführen sind. Dies ist besonders dann zu beobachten, wenn Werkstoffe bearbeitet werden, die bei einer plastischen Verformung zu einer Versprödung neigen. Der Lamellenspan entsteht unter ähnlichen B
STANT
发表于 2025-3-25 10:22:40
Min Wang,Jing Huang,Wentao Wang,Xiaoyan Xiang,Kejun Leiuschneidenbildung hohe Schnittkraftschwankungen auf, die auf die Entstehung von Lamellenspär.en zurückzuführen sind. Dies ist besonders dann zu beobachten, wenn Werkstoffe bearbeitet werden, die bei einer plastischen Verformung zu einer Versprödung neigen. Der Lamellenspan entsteht unter ähnlichen B
NICHE
发表于 2025-3-25 13:05:57
http://reply.papertrans.cn/67/6648/664786/664786_23.png
发酵
发表于 2025-3-25 18:26:23
Design and Realization of Mobile Terminal Side Time Synchronization Based on FPGA,rd cannot provide high precision time synchronization ability is solved. Based on the capability of the existing mobile communication system, this project will design a time synchronization module of the mobile terminal side based on field programmable gate array (FPGA) by studying the airport timing and the terminal side‘s airport timing process.
新娘
发表于 2025-3-25 22:57:06
Smart Innovation, Systems and Technologieshttp://image.papertrans.cn/n/image/664786.jpg
施舍
发表于 2025-3-26 00:15:10
https://doi.org/10.1007/978-981-97-0109-4Pattern Recognition; Deep Learning; Machine Learning; Machine Intelligence; Deep learning; Self-organizat
excursion
发表于 2025-3-26 04:32:04
http://reply.papertrans.cn/67/6648/664786/664786_27.png
微不足道
发表于 2025-3-26 11:20:11
http://reply.papertrans.cn/67/6648/664786/664786_28.png
Cubicle
发表于 2025-3-26 12:55:27
http://reply.papertrans.cn/67/6648/664786/664786_29.png
巨硕
发表于 2025-3-26 20:20:01
Wearable Long-Term Graph Learning for Non-invasive Mental Health Evaluation,st neighbor connection to construct individual graphs, and then develop graph convolutional networks to identify autism. We have also developed an explanatory model to extract subgraphs of individual graphs. The results show that the afternoon or evening time period has a greater impact on high-scoring autistic people.