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贵忠华; 刘振凯; 严新民;
西北工业大学;
西安交通大学;
前馈神经网络; 激励函数; 结构学习; 参数神经网络; 混合学习算法;
机译:如何以混合学习形式实现基于问题的学习?为2018年HoGe会议做出的贡献?“数字学习和教学” /如何以混合学习形式实施基于问题的学习?对2018年HoGe会议的贡献D
机译:应对高等教育中学生多样性的混合学习设计:教师的观点以及在混合学习中差异化教学的运用
机译:混合学习与传统教学设置:评估职业医学和预防专业跨领域的认知和情感学习成果/混合学习与传统教学方式Lehr-Lernsetting:评估
机译:一种新型的三层前馈神经网络混合学习算法
机译:在语境中混合学习:区,CMO和学校环境如何启用和限制混合学习实现
机译:一种基于前馈神经网络的新型混合模型和一种用于预测矩形混凝土钢管柱承载能力的一步算法
机译:使用遗传算法研究癌症算法研究的可再生能源系统的优化设计
机译:使用前馈神经网络和信噪比的突出特征选择,重点是网络威胁检测和分类。
机译:用于数字广播和移动通信系统的数字调制算法研究的微控制器支架
机译:算法研究计划器和使用方法
机译:测试焊点的方法,涉及通过使用Zernike函数的图像识别算法研究X射线图像,以便直接描述焊点的形貌
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