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谢琳; 殷熙尧; 李凡长; 吴佳;
江苏第二师范学院苏州学前教育分院;
江苏苏州215008;
南京大学计算机科学与技术系;
江苏南京210093;
苏州大学计算机科学与技术学院;
江苏苏州215006;
动态模糊逻辑; 动态模糊谓词逻辑; 逆归结学习; 归纳推理; 机器学习; 动态模糊数据;
机译:从北京师范大学研究者的工作专注于网络(有效的结构基于伪逆学习层次表示学习皮肤病变分类)
机译:通过稳定性和回归结果的贝叶斯逆问题的后验一致性
机译:慕尼黑技术大学的研究人员(涂慕尼黑)报告新的神经网络和数据学习系统(学习一种低维表示一个安全区域的安全强化学习动力系统)
机译:学习如何使用未知的自回归结构对傅立叶数据进行插值:一种基于集合的方法
机译:无监督机器学习求解逆问题的一种方法
机译:在单个全局坐标系中不表示对新动力学的运动学习:混合坐标表示和局部学习的评估
机译:贝叶斯逆问题通过稳定性和回归结果的后级一致性
机译:三维逆mHD平衡的收敛谱表示
机译:利用点回归结果以及点与点之间的关系来检测停车位的学习方法,学习装置以及测试方法和测试装置,提供了一种自动配对系统
机译:通过使用点回归结果和点之间的关系来检测停车位的学习方法和学习设备以及测试方法和测试设备,从而提供一种自动停车系统
机译:利用点回归结果以及点与点之间的关系来检测停车位的学习方法和学习装置以及测试方法和测试装置提供了一种自动配对系统
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