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Titlebook: Intelligent Computing for Sustainable Development; First International S. Satheeskumaran,Yudong Zhang,Danilo Pelusi Conference proceedings

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楼主: Remodeling
发表于 2025-3-25 04:45:35 | 显示全部楼层
Md Noorullah Khan,E. Srinivasit Hand in Hand. Anfänglich wurden fast ausschließlich tierische und pflanzliche Fette und Öle zur Herabminderung der Reibung verwendet. Schweineschmalz, Unschlitt, Olivenöl, Rüböl, Tran und andere Öle bildeten die Hauptbestandteile der Schmiermaterialien, die zu jener Zeit in Gebrauch standen. Inde
发表于 2025-3-25 09:58:29 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-25 14:21:22 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-25 17:01:31 | 显示全部楼层
A Senthil Kumar,Selvaraj Kesavan,Kumar Neeraj,N Sharath Babu,K Sasikala,Bethelegem Addisuälteren Vorstellungen von . und ., wonach das Erdöl durch Einwirkung von Wasserdämpf en auf Eisenkarbid entstanden wäre, sind heute verlassen, weil sie unter anderem die optische Aktivität des Erdöles nicht zu erklären vermögen. Nach der Theorie von ., welche lange Zeit die größte Wahrscheinlichkeit
发表于 2025-3-25 20:02:46 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-26 01:53:52 | 显示全部楼层
Darwinian Lion Swarm Optimization-Based Extreme Learning Machine with Adaptive Weighted Smote for Hg values based on the class distribution. Thirdly, Adaptive Weighted Synthetic Minority Oversampling Technique with Natural Neighbors (AWSMOTE-NN) is proposed to resolve the drawbacks of collinearity in the imbalanced dataset and improve the class balancing. After pre-processing, the features are ex
发表于 2025-3-26 07:48:23 | 显示全部楼层
State of the Art Analysis of Word Sense Disambiguation,eviews various approaches, and resources, used in WSD. The survey includes papers from various journals and discusses recent trends and competitions in the field, as well as future directions for research.
发表于 2025-3-26 09:26:33 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-26 15:07:45 | 显示全部楼层
An Effective Framework for the Background Removal of Tomato Leaf Disease Using Residual Transformermance, which is contrasted with more conventional approaches. The RTN model classified tomato leaf diseases successfully. The accuracy analysis for the suggested tomato leaf classification model, RTN, demonstrated 8.04 percent better results than CNN, 6.81 percent better results than Res-net, and 4.
发表于 2025-3-26 18:07:18 | 显示全部楼层
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