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郑希源; 张化祥;
山东师范大学信息科学与工程学院 济南 250014;
山东省分布式计算机软件新技术重点实验室 济南 250014;
多标记学习; k近邻; 分类; 局部相关;
机译:基于局部内容基于先验的误差缩小的最近邻居表示的鲁棒性面部幻觉算法
机译:基于K近邻频率的时间序列标记算法
机译:一种基于辨别类的新局部自适应k最近邻算法
机译:具有相关性学习的模糊标记的软最近邻分类
机译:近似最近邻居搜索的快速局部敏感哈希算法:一种实用的数据挖掘方法。
机译:电子鼻系统混合气味分析的局部加权最近邻算法和加权约束最小二乘方法
机译:基于LBS中加权邻接图的基于加权邻接图的最近邻近邻近查询处理算法
机译:最近邻对星系之间的形态类型相关性
机译:当前层标记的编码方法,利用与基于多层的视频基础层中的标记的相关性对当前层的编码标记进行解码的方法,用于对当前层的标记进行编码的装置以及用于解码当前层的标记的装置使用与基于多层的av u00ecdeo中基础层的标记的相关性的当前层
机译:基于近邻算法的异常状况检测算法
机译:个人资料分数:基于计算机算法的平台,该平台基于多种因素为每个候选人生成并分配分数。其中包括:1.学校排名2.学业成绩(VCE证书)3.市场上的教育和需求类别(澳大利亚SOL)4.与行业相关的课程,证书和项目5.其他自愿性活动平台评分将是该课程的基准对候选人进行分级,从而将他们在就业市场中排名。更高的分数表明:学术成就,市场相关性和行业适应性。
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