121.例如，在某些情況下，如果已知向量場(chǎng)與曲線相切，或者內(nèi)積是一個(gè)常數(shù)等等，那么結(jié)果將會(huì)很簡(jiǎn)單。
122.結(jié)果表明，航油價(jià)格均值和利潤(rùn)均值與價(jià)格變化概率向量初值和價(jià)格調(diào)節(jié)率有關(guān)。
123.針對(duì)向量量化這種常用的圖象壓縮方法，設(shè)計(jì)了兩類信息搭載方案，并對(duì)參數(shù)取值的不同情況進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較。
124.再根據(jù)哈密頓原理導(dǎo)出了懸索大撓度振動(dòng)的有限體積離散方程，推出了索的整體節(jié)點(diǎn)力向量、質(zhì)量矩陣和切線剛度矩陣。
125.第二層次將自組織拓?fù)溆成渑c向量量化器相結(jié)合，最終生成主曲線。
126.先對(duì)織物圖像的分類問(wèn)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。
127.系統(tǒng)利用中文文檔信息處理中的文檔特征向量提取技術(shù)，作為郵件過(guò)濾的依據(jù)。
128.現(xiàn)在的問(wèn)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？
129.支援向量迴歸方法可以在給定的資料中產(chǎn)生一個(gè)簡(jiǎn)潔的迴歸模式，以避免傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)法中的資料過(guò)度學(xué)習(xí)問(wèn)題。
130.提出了一種完整的多字體印刷藏文字符識(shí)別方法：先提取輸入字符的方向線素特征組成特征向量，然后采用兩級(jí)分類策略判定字符類別。
131.并且研究了模糊支持向量分類機(jī)中最佳置信水平的確定方法。
132.進(jìn)而又研究了單鏈高分子的弛豫過(guò)程，給出了末端距向量自相關(guān)函數(shù)的弛豫時(shí)間。
133.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。
134.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)。
135.在此基礎(chǔ)上用一個(gè)有限維向量量化光照變化，對(duì)像素進(jìn)行補(bǔ)償，提高對(duì)光照變化的適應(yīng)能力。
136.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。
137.有所變化的是，向量場(chǎng)不是由原點(diǎn)直接向外輻射，從而我們不能再用一些簡(jiǎn)單的幾何直觀去解釋。
138.支持向量機(jī)有許多優(yōu)點(diǎn)：有效防止過(guò)擬和，適合大的特征空間，給定數(shù)據(jù)集的信息壓縮。
139.采用加利佛尼亞評(píng)判性思維傾向量表為研究工具，應(yīng)用方便抽樣法共抽取護(hù)理本科生為研究對(duì)象。
140.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，運(yùn)用學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)入侵，可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確檢測(cè)率，是一種有效的入侵檢測(cè)手段。
141.方法依據(jù)拓?fù)洌狗治龊头汉治龅睦碚摚瑢?duì)于錐擾動(dòng)向量優(yōu)化問(wèn)題中特定的集值映射進(jìn)行分析和研究。
142.數(shù)學(xué)、代數(shù)、平面幾何、解析幾何;微分、積分，向量，力，功，能。
143.擾動(dòng)因子向量的方向與材料單元體應(yīng)力主方向相同。
144.針對(duì)非線性時(shí)間序列的故障預(yù)報(bào)問(wèn)題，提出一種融合最小二乘支持向量機(jī)和核減聚類的方法。
145.一個(gè)測(cè)力計(jì)測(cè)量地球的磁力向量。在北半球它指著北方并向下，在南半球是南方并向上。
146.研究基于模糊系數(shù)規(guī)劃的模糊支持向量分類機(jī)。
147.即豎直方向的單位向量。
148.我的理解是中斷向量仍然是0x0，只是通過(guò)一種轉(zhuǎn)換將這個(gè)向量表又復(fù)制到0xfff00地址了。
149.然后，對(duì)所建立關(guān)聯(lián)矩陣的列向量或行向量進(jìn)行相似性度量，獲得相似客戶群體或相關(guān)頁(yè)面。
150.自殺意向量表得分與特質(zhì)焦慮、絕望高度相關(guān)。
151.表格，包含由中斷類型決定的中斷向量和索引。
152.一旦你得到一個(gè)這樣的計(jì)算式，你對(duì)向量場(chǎng)做點(diǎn)積，這和前面這個(gè)不一樣。
153.我來(lái)再次解釋一下如何得出這個(gè)圓柱面的法向量。
154.有一個(gè)向量場(chǎng)來(lái)描述每一個(gè)點(diǎn)上的向量。
155.二維和三維的歐幾里德空間是度量空間。另外，內(nèi)乘空間、向量空間以及某些拓?fù)淇臻g等也都是度量空間。
156.該方法使用了向量量化技術(shù)并采用LBG算法設(shè)計(jì)碼本。
157.在力反饋虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備中，力被作為向量的形式進(jìn)行處理，論文認(rèn)為常用的力反饋表達(dá)方式有基于動(dòng)作的方式、基于時(shí)間的方式或者這兩者的混合。
158.在診斷模型中，應(yīng)用APEX網(wǎng)絡(luò)提取分類信息，壓縮向量空間維數(shù)，利用前饋網(wǎng)絡(luò)建立其類型識(shí)別函數(shù)。
159.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。
160.為驗(yàn)證此方案，在半消聲室進(jìn)行了非典型聲強(qiáng)向量陣的定向?qū)嶒?yàn)，用揚(yáng)聲器模擬體積目標(biāo)不同部位的聲源。
161.那向量場(chǎng)代表的是，流體在平面上的每一點(diǎn)的流動(dòng)情況。
162.問(wèn)題是為了對(duì)代碼進(jìn)行向量化，代碼必須要對(duì)所有向量元素都按照相同的指令集執(zhí)行。
163.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。
164.本教程討論的內(nèi)容包括腳本、CSS和SVG的基本動(dòng)畫特性，用于在Web向量圖像中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)效果。
165.運(yùn)用此定理，在線性空間中建立了帶廣義不等式約束的向量極值問(wèn)題的最優(yōu)性條件。
166.這些亂數(shù)產(chǎn)生器的制作也可采用平行指令來(lái)作向量化。
167.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。
168.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。
169.通過(guò)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(wèn)題，解決了小樣本問(wèn)題。
170.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(wèn)題，有了新方法、新途徑。
171.結(jié)論：腦電信息流的向量分析技術(shù)，對(duì)精*病人的臨床診斷有重要價(jià)值。
172.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。
173.在權(quán)向量確定方式上，對(duì)確定各評(píng)價(jià)因素重要性因子的兩兩比對(duì)法進(jìn)行了改進(jìn)，結(jié)合改進(jìn)的AHP指數(shù)標(biāo)度方法，較好解決了定權(quán)過(guò)程的一致性問(wèn)題。
174.我需要一個(gè)向量切割測(cè)控這種字體。
175.因此，當(dāng)我解方程時(shí)，分別得到vP和，因?yàn)樗俣?B>向量，垂直于方向向量。
176.少數(shù)文件使用更專門化的擴(kuò)展名，如。svg表示可縮放向量圖形。
177.SketchUp的箭號(hào)現(xiàn)在為點(diǎn)陣圖像，先前為向量圖像。
178.在曲面上固定一點(diǎn)，找出此點(diǎn)垂直的單位向量。
179.運(yùn)用均值型大氣質(zhì)量綜合指數(shù)模式確定參考向量進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，確定最大影響污染物為SO
180.編程中采用了稀疏矩陣向量相乘的優(yōu)化技術(shù)。
