向量造句
更新時(shí)間：2025-06-15 12:53:38
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1、本文介紹了互連網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)可用在虛共存細(xì)胞結(jié)構(gòu)縱橫加工向量機(jī)中的網(wǎng)絡(luò)單元進(jìn)行了概念設(shè)計(jì)。
2、現(xiàn)在的問題是，如果有一個(gè)保守的，或者路徑獨(dú)立的向量場(chǎng)，那它是某個(gè)東西的梯度嗎？
3、加載向量的元素是按編號(hào)順序列表的加載分量。
4、這些數(shù)據(jù)能會(huì)用來為表面上每個(gè)頂點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣，能夠用來把向量從全局坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到切線空間。
5、在相同的命令向量中使用相同的視覺符號(hào)。
6、線性變換技術(shù)能夠消除圖像高維特征向量的各分量之間的相關(guān)性，并對(duì)特征向量進(jìn)行降維。
7、針對(duì)土石壩滲透參數(shù)和測(cè)壓管水位間復(fù)雜的非線性關(guān)系，應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)于土石壩滲透系數(shù)的反演。
8、先思考一下圓柱面的法向量？
9、假設(shè)有一個(gè)帶電荷的顆粒，這個(gè)向量場(chǎng)就會(huì)告訴你，有一個(gè)電場(chǎng)力，其大小為微粒上的電荷與電場(chǎng)之積。
10、由于在原有基礎(chǔ)上增加了其特征向量的維數(shù)，因而具有更好的魯棒性。
11、結(jié)果基于模糊群體決策的思想，提出了一種在群組層次分析法中求權(quán)向量時(shí)確定專家權(quán)重系數(shù)的新方法。
12、最后討論了向量值正規(guī)模糊子群與向量值模糊商群的性質(zhì)，同時(shí)建立了向量值模糊商群的同構(gòu)定理。
13、梯形模糊數(shù)樣本是一類非隨機(jī)樣本，本文將討論基于梯形模糊數(shù)樣本的支持向量機(jī)。
14、在目前的設(shè)計(jì)工具中，功能驗(yàn)證普遍依賴手工輸入測(cè)試向量，觀測(cè)輸出波形圖這種方法。
15、由于對(duì)門限參數(shù)和同積向量似然函數(shù)既不可微也不光滑，不能直接運(yùn)用傳統(tǒng)的極大似然估計(jì)。
16、要找到機(jī)場(chǎng)當(dāng)?shù)氐臅r(shí)區(qū)也很困難，好在機(jī)場(chǎng)的經(jīng)度和緯度比較容易獲得，因此我們可以利用時(shí)區(qū)向量地圖用經(jīng)緯度來確定時(shí)區(qū)。
17、它是一個(gè)在平面上的向量場(chǎng)。
18、我需要一個(gè)向量切割測(cè)控這種字體。
19、優(yōu)化問題的二階充分條件是研究靈敏度分析的基礎(chǔ)，支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)挖掘的新方法。
20、文中詳細(xì)給出了維分布數(shù)組的下標(biāo)地址計(jì)算公式，分布數(shù)組的內(nèi)情向量結(jié)構(gòu)以及分布數(shù)組映射函數(shù)算法，并對(duì)有關(guān)編譯實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行了探討。
21、結(jié)果證明，和線性預(yù)測(cè)算法相比，采用支持向量機(jī)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)具有較高的正確率。
22、應(yīng)用瞬時(shí)值對(duì)稱分量變換，可提取電壓、電流故障分量的正序空間向量。
23、還可以用外積來找到一個(gè)向量，使它和給定的向量及垂直。
24、首先利用小波包對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行分解和重構(gòu)能量特征向量。
25、自殺意向量表得分與特質(zhì)焦慮、絕望高度相關(guān)。
26、兩個(gè)向量之間的線性插值。
27、多元分析的一個(gè)重要內(nèi)容就是研究隨機(jī)向量之間的關(guān)系。
28、在膚色區(qū)域中利用眼睛的亮度圖和色度圖定位人臉樣本，最后利用訓(xùn)練好的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)人臉樣本是否為人臉。
29、通常，您將設(shè)置為相同的值作為中斷向量。
30、正基于此，本文進(jìn)一步以矩陣和向量為工具對(duì)解法進(jìn)行優(yōu)化，使通過初等行變換后經(jīng)線性表出就可以產(chǎn)生結(jié)果。
31、如果一個(gè)向量場(chǎng)不可能是梯度場(chǎng)，那我們就不應(yīng)該嘗試去找勢(shì)函數(shù)。
32、仿真結(jié)果表示，在前向向量法基礎(chǔ)上仿真動(dòng)態(tài)跳幀和運(yùn)動(dòng)矢量的修正比、雙線性內(nèi)插法和前向向量法能夠提高圖像的信噪比。
33、然后對(duì)二值化的圖像進(jìn)行特征提取，獲得疵病的數(shù)字化信息和特征向量。
34、本文從幾何、代數(shù)及向量等不同觀點(diǎn)推導(dǎo)四鄰公式，并進(jìn)而直接推論特殊球面三角中納皮爾法則二的公式。
35、使用向量空間模型來表示事件描述片段的特征，并分類計(jì)算特征詞的重要度，最后對(duì)文本中的事件片段進(jìn)行定位和分類。
36、根據(jù)這種觀點(diǎn)，多層介質(zhì)波導(dǎo)中波的傳播和散射可以歸結(jié)為多維空間向量的坐標(biāo)變換，并可用傳輸線和網(wǎng)絡(luò)表示。
37、針對(duì)植物病害彩色紋理圖像的特點(diǎn)，提出將支持向量機(jī)和色度矩分析方法相結(jié)合應(yīng)用于植物病害識(shí)別中。
38、星座圖與連接向量圖是多變量統(tǒng)計(jì)的直觀方法，可用于多變量樣本或多變量指標(biāo)的聚類分析。
39、研究基于可能性理論的模糊支持向量分類機(jī)。
40、表格，包含由中斷類型決定的中斷向量和索引。
41、視覺化教材的部份提供了用來展示不同物理現(xiàn)象的多媒體工具，包括向量場(chǎng)、靜電學(xué)、靜磁學(xué)、法拉第定律和光。
42、通過在個(gè)體類內(nèi)保局差異散度矩陣的零空間中求最優(yōu)特征向量，避免了矩陣的奇異性問題，解決了小樣本問題。
43、目的探討預(yù)激綜合征對(duì)中間向量的影響及臨床意義。 haO86.com
44、本課程的主要內(nèi)容：極限論，一元微積分及其應(yīng)用，向量代數(shù)和空間解析幾何。
45、對(duì)向量值緩慢振動(dòng)函數(shù)及遙遠(yuǎn)概周期函數(shù)的性質(zhì)作了討論。
46、桌球臺(tái)給出了非奇異矩陣的伴隨的廣義特征向量的表達(dá)式。
47、定義了滿足權(quán)重要求的模糊權(quán)重向量，利用三角模糊數(shù)的截集，給出了模糊加權(quán)平均數(shù)的計(jì)算原理、步驟和一種簡(jiǎn)便的近似方法。
48、我們常在氣象報(bào)告里聽到的用語也可做為例子：溫度與壓力屬于純量，而風(fēng)速則是向量。
49、本研究系采用地籍圖掃瞄影像檔由面生成線，線簡(jiǎn)化成點(diǎn)使其保有其向量式位相關(guān)系。
50、給出了兩個(gè)拓?fù)?b class="special">向量空間的乘積空間上截口定理，極小極大不等式及一個(gè)推廣的不動(dòng)點(diǎn)定理。
51、通過保持量子態(tài)是單位向量，變換就都是幺正的。
52、如果取一個(gè)有旋的向量場(chǎng)，流體流動(dòng)方向是環(huán)繞某個(gè)坐標(biāo)軸的，那么就會(huì)發(fā)現(xiàn)它的散度是零。
53、利用迭代學(xué)習(xí)的方法來簡(jiǎn)化支持向量機(jī)的決策函數(shù)，實(shí)驗(yàn)證明本文的方法能夠極大的簡(jiǎn)化的決策函數(shù)，該方法易于實(shí)施。
54、本文提出一種新的基于梯度向量角的鏡頭邊界檢測(cè)方法。
55、我們利用平面向量分析，矩陣，求導(dǎo)運(yùn)算等工具推導(dǎo)出所有的結(jié)論和公式。
56、采用改進(jìn)的雙閾值法和基于模型的方法進(jìn)行漸變鏡頭的檢測(cè)，根據(jù)運(yùn)動(dòng)向量的變化檢測(cè)攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
57、實(shí)驗(yàn)證明實(shí)值向量表示方法在處理復(fù)雜問題時(shí)優(yōu)于二進(jìn)制表示方法。
58、最后，研制一組新型三埠校準(zhǔn)器，用以校準(zhǔn)三埠向量網(wǎng)路分析儀。
59、先對(duì)織物圖像的分類問題建立貝葉斯模型，再提取織物圖像的形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為特征向量，并計(jì)算出分類結(jié)果。
60、如果要得到單位向量，需要除以它的模長(zhǎng)。
61、成功解決了光滑支持向量分類機(jī)的收斂上界問題。
62、將方法分別應(yīng)用于廣義支持向量機(jī)或最小二乘支持向量機(jī)回歸估計(jì)，構(gòu)成多層支持向量回歸估計(jì)器。
63、向量分析實(shí)質(zhì)是用符號(hào)來代表物理量或幾何量。
64、此外，由于受到“向量解題簡(jiǎn)單”思想的誤導(dǎo)，在什么情況下選用向量法解決立體幾何問題，也是學(xué)生遇到的困難之一。
65、針對(duì)傳統(tǒng)的基于像素級(jí)變化檢測(cè)的打擊效果評(píng)估系統(tǒng)的不足，提出了基于變化目標(biāo)特征向量分析的打擊效果評(píng)估系統(tǒng)。
66、好吧，我知道你們其實(shí)不喜歡，計(jì)算一個(gè)向量場(chǎng)中曲面的通量，所以你們可能不知道我為什么要這么做。
67、編程中采用了稀疏矩陣向量相乘的優(yōu)化技術(shù)。
68、這些亂數(shù)產(chǎn)生器的制作也可采用平行指令來作向量化。
69、采用單位向量控制形式的最終滑動(dòng)模態(tài)控制器，對(duì)滿足匹配條件和不滿足匹配條件的不確定性均適用。
70、該方法首先在不知道任何基陣方向向量先驗(yàn)知識(shí)的情況下，利用信號(hào)的多普勒信息估計(jì)波束形成的權(quán)矢量。
71、我們?nèi)菀字?，?b class="special">向量為，正負(fù)號(hào)取決于它是指向外面還是里面。
72、還有，這些新特性以及一個(gè)新的數(shù)據(jù)類型使用了向量指令進(jìn)行并行化的計(jì)算。
73、圖上有個(gè)東東我沒畫，就是這個(gè)平面的法向量。
74、這只是一個(gè)由向量場(chǎng)得到的，有點(diǎn)特別的函數(shù)，但這跟別的函數(shù)是一樣的。
75、矢量積節(jié)點(diǎn)計(jì)算兩個(gè)向量的數(shù)量積。
76、如果大家知道圓柱面是什么樣的，那么就可以想象到，其法向量水平地指向外面。
77、在彈性力學(xué)求解新體系中，將對(duì)偶向量進(jìn)行重新排序后，提出了一種新的對(duì)偶微分矩陣，對(duì)于有一個(gè)方向正交的各向異性材料的三維彈性力學(xué)問題發(fā)現(xiàn)了一種新的正交關(guān)系。
78、本文采用矩陣和向量分析方法，對(duì)六自由度運(yùn)動(dòng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)特性進(jìn)行了研究。
79、由于分類的依據(jù)是氣泡表面積的大小，確定了圓面積和圓形度兩個(gè)最能表征類圓形表面積的分量組成分類特征向量。
80、提出了一種基于支持向量機(jī)的農(nóng)村用電量需求預(yù)測(cè)方法。
81、在區(qū)域擴(kuò)張法平面分割算法中，利用法向量對(duì)生成平面進(jìn)行校正，有效的克服了區(qū)域擴(kuò)張中存在的平滑漸變問題。
82、我想找出這個(gè)向量場(chǎng)的勢(shì)函數(shù)。
83、首先，介紹了支持向量回歸估計(jì)的學(xué)習(xí)算法。
84、以江陰興澄鋼鐵公司的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，支持向量機(jī)方法有著良好的泛化能力，優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法。
85、介紹了光滑支持向量分類機(jī)模型的原理，用集合論等方法證明模型的收斂性，然后得到收斂上界的計(jì)算公式。
86、向量這一現(xiàn)代數(shù)學(xué)新工具引入立體幾何后處理立體幾何問題，有了新方法、新途徑。
87、為了避免時(shí)延故障測(cè)試因額外測(cè)試器插入導(dǎo)致過高的硬件成本和性能降低，本文提出了一種內(nèi)建自測(cè)試測(cè)試向量生成器設(shè)計(jì)。
88、這是三個(gè)單位向量，在，，三個(gè)方向。
89、用非標(biāo)準(zhǔn)分析的方法給出向量函數(shù)微分的定義。
90、針對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法的不足，提出了一種基于支持向量機(jī)的油氣管道安全識(shí)別方法。
91、主要強(qiáng)調(diào)一些對(duì)其他學(xué)科很有用處的內(nèi)容，包括方程系統(tǒng)，向量空間，行列式，本征值，相似矩陣和正定矩陣。
92、同時(shí)也探討了高中數(shù)學(xué)課程中空問向量的內(nèi)容設(shè)置及其邏輯體系，并分析了空間向量與立體幾何的關(guān)系。
93、數(shù)學(xué)、代數(shù)、平面幾何、解析幾何;微分、積分，向量，力，功，能。
94、在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上，先產(chǎn)生三種混合樣本資料，以比較在各種不同的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)下，學(xué)習(xí)向量量化網(wǎng)路分類正確性之差異。
95、然后由關(guān)鍵點(diǎn)相鄰像素的梯度方向直方圖描繪出種子點(diǎn)及其特征向量，近而獲得關(guān)鍵點(diǎn)的特征向量；最后使用距離函數(shù)作為相似性度量進(jìn)行配準(zhǔn)。
96、本研究以資訊融合的方式，結(jié)合向量圖、光達(dá)以及航照資料，重建三維建物模型。
97、兩條異面直線的距離也不必要找出公垂線段，只需利用向量的射影性質(zhì)來解即可。
98、事實(shí)上，給定的向量場(chǎng)與法向量是相互平行的。
99、該算法對(duì)的每個(gè)深度像素增加一個(gè)方向向量，對(duì)位于同一深度的像素采用加權(quán)平均的方法生成新視點(diǎn)下的目標(biāo)圖像。
100、另一類變量與向量函數(shù)呈非線性關(guān)系。對(duì)于后一類變量，用棄舍隨機(jī)方法先給出位置初值，然后將問題化為線性最小二乘問題，直接解超定方程組。