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【2h】

Bayesian active learning for multi‐objective feasible region identification in microwave devices

机译：贝叶斯方面的微波器件中多目标可行区域识别

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Federico Garbuglia; Jixiang Qing; Nicolas Knudde; Domenico Spina; Ivo Couckuyt; Dirk Deschrijver; Tom Dhaene;
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年度 2021
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3. Strategies for computationally feasible multi-objective simulation-driven design of compact RF/microwave components [J] . Koziel Slawomir, Bekasiewicz Adrian Engineering Computations . 2016,第1期

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机译：批量贝叶斯主动学习可行的区域判定当地惩罚
5. Identification of novel differentially methylated DNA regions using active learning and imbalanced class learners. [D] . Haque, Md. Muksitul. 2014

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6. A Generalized SDP Multi-Objective Optimization Method for EM-Based Microwave Device Design [O] . Ying Liu, Qingsha S. Cheng, Slawomir Koziel 2019

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7. Batch Bayesian Active Learning For Feasible Region Identification by Local Penalization [O] . Jixiang Qing, Nicolas Knudde, Ivo Couckuyt, 2020

机译：批量贝叶斯主动学习可行的区域判定当地惩罚
8. Basic Investigation on the Feasibility of Multispectral Radiation Information from Microwave Radiometry Measurements for Earth-Scientific Objectives of Remote Sensing [R] . Dittel, R. H. 1983

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