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机译:开源GIS:GRASS GIS方法。国际工程与计算机科学丛书
Property Data Solutions, Brisbane, Australia;
机译:在国际科学和技术论坛上举行的``现代能源和资源节约技术MERST-2017''研讨会上发表的论文的最新技术评论``第一次国际Kosygin阅读'工程科学的当前主题'''
机译:2018年自动化和机器人2018多型医疗,工程和智能维护目的的多时间级挖掘,以弄清楚德国计算机视觉和应用计算机科学研究所的关键系统状态
机译:在第六届国际数学与模拟计算机协会(IMACS)计算机代数应用会议(ACA'2000)上的会议“科学与工程中的间隔和计算机代数方法”
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机译:本科计算机科学与计算机工程专业成功的女学生:动机,自我调节和质性特征。
机译:保障生命科学的进步:国际生命科学理事会致力于成为鉴定和管理生物风险的权威来源
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:土木基础设施中FRp复合材料耐久性数据的重大差距。转载自先进材料与工艺工程系列科学。促进材料与加工工程学会(sampE),第45届国际sampE研讨会暨展览会。第45卷。会议记录。 2000年5月21日至25日,加利福尼亚州长滩