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公开/公告号CN107145974B
专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-30
原文格式PDF
申请/专利权人 武汉理工大学;
申请/专利号CN201710278980.5
发明设计人 赵冬冬;吴建国;向剑文;叶璐瑶;
申请日2017-04-25
分类号G06Q10/04(20120101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人鲁力
地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
入库时间 2022-08-23 11:19:13
机译: 一种生产正或负的kopoervorlagen或正或负的平版印刷形式的方法
机译: 一种使用冲洗浮雕复印正或负原件的方法,该正或负原件被复制为网格-或正片和/或-负片
机译: 根据银盐扩散处理负材料生产seitenrichtiger正图像的方法-,用于实施此方法和生产负材料的方法
机译:一种基于数据特征设计启发式模型选择的方法:用于调查负二项式Lindley(NB-L)优于负二项式(NB)的应用
机译:用于提高基于负调查的云数据隐私准确性的多负调查方法:应用程序和扩展
机译:基于网格的球面反卷积:一种用于重构非负纤维方向分布的灵活方法。
机译:多负调查方法提高基于负调查的云数据隐私的准确性
机译:调查母猪的仔猪压迫:一种数据挖掘方法。
机译:通过RNA / DNA杂交检测证明甲型肝炎病毒负义RNA:一种特异性检测病毒负链和正链RNA种类的方法。
机译:“菲利普斯数据的卡尔内尔回归”摘要:经济学家认为菲利普斯曲线显示了通货膨胀与产出比率(失业率)之间的正(负)关系,可以从总需求 - 聚集供应设备中绘制出来。该文表明,菲利普斯曲线要求对总供给和总需求曲线的形式进行不太可能的限制。在这种情况下,将通货膨胀和能力利用数据作为估算潜在正式模型的基础是不恰当的。因此,本文使用非参数,数据驱动的方法来描述数据。核心回归的这种方法表明菲利普斯样本中的通货膨胀 - 失业关联在全球范围内是负面的,但在特定的失业范围内是不规则的。
机译:满足21世纪人口数据需求 - 实施美国社区调查。报告11:测试自愿方法 - 其他结果