Institute of Physics at Sao Carlos, University of Sao Paulo, PO Box 369, Sao Carlos, Sao Paulo, 13560-970 Brazil National Institute of Science and Technology for Complex Systems;
机译:保持模型网络的一致性:大型模型中的双向转换
机译:用花粉变换模拟调节序列的位置效应提高了深神经网络的预测精度
机译:具有统一参考框架的dq 0变换的电网动态建模和稳定性分析
机译:具有路径地理改造的高速公路网络
机译:在高速公路立交处对卡车事故进行建模:使用常规方法和人工智能方法的预测模型:回归,神经网络和模糊逻辑。
机译:用样条变换对调节序列的位置效应进行建模可提高深度神经网络的预测精度
机译:公路车辆通信毫米波网络的建模与设计