1.支持向量機(jī)有許多優(yōu)點(diǎn)：有效防止過擬和，適合大的特征空間，給定數(shù)據(jù)集的信息壓縮。
2.也就是，如果我給你一個(gè)單位向量，試問，我沿著這個(gè)方向移動(dòng)，我的函數(shù)值會(huì)變化得多快呢？
3.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FDVS、雙線性內(nèi)插法和前向向量法能夠提高圖像的信噪比。
4.如果給出一張等高線圖,讓你們畫出這一點(diǎn)上的梯度向量，比如說，這個(gè)圖。
5.用拉格朗日乘子法，利用向量分析的工具及巧妙的變換，對(duì)帶摩擦約束的有限變形非線性彈性接觸問題的變分不等原理進(jìn)行了嚴(yán)格的證明。
6.矢量積節(jié)點(diǎn)計(jì)算兩個(gè)向量的數(shù)量積.
7.當(dāng)然也有另一種方法，就是用參數(shù)方程表示這兩條直線，用兩條直線的方向向量作外積,從而得到切平面的法向量。
8.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)。
9.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。
10.只要把這個(gè)向量除以它本身的模，得到單位向量。
11.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.
12.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。
13.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。
14.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。
15.我想找出這個(gè)向量場(chǎng)的勢(shì)函數(shù)。
16.實(shí)際上我們需要，一個(gè)處處有定義的向量場(chǎng)。
17.兩個(gè)向量之間的線性插值。
18.在各向異性的非均質(zhì)材料中,熱流向量和熱導(dǎo)率很復(fù)雜.
19.桌球臺(tái)給出了非奇異矩陣A的伴隨的廣義特征向量的表達(dá)式。
20.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。
21.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.
22.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。
23.利用三角范數(shù)研究了模糊內(nèi)積空間；最后，討論了模糊向量的內(nèi)積。
24.事實(shí)上，給定的向量場(chǎng)與法向量是相互平行的。
25.垂直于T和N所構(gòu)成的平面的單位向量，該平面為曲率所在的面。
26.成功解決了光滑支持向量分類機(jī)的收斂上界問題。
27.支援向量迴歸方法可以在給定的資料中產(chǎn)生一個(gè)簡潔的迴歸模式，以避免傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)法中的資料過度學(xué)習(xí)問題。
28.本論文提出一個(gè)混合式的模糊向量濾波器于彩色影像的雜訊濾除.
29.提出了一種基于分類技術(shù)的支持向量回歸方法，解決數(shù)據(jù)分布未知、數(shù)學(xué)模型未知的非線性回歸問題。
30.這是一個(gè)在某種方式下,與向量場(chǎng)有關(guān)的函數(shù)。
31.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。
32.考慮到現(xiàn)場(chǎng)中信號(hào)的非平穩(wěn)性，采用新發(fā)展的小波分析工具，提取故障的特征向量，作為診斷過程的預(yù)處理。
33.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。
34.香港及中國城市多層資訊向量地圖，有放大功能，可逐層加上或刪除資料層。
35.本文的創(chuàng)新之處主要是：提出了對(duì)空間向量教學(xué)的幾點(diǎn)反思，以期能給空間向量與立體幾何的教學(xué)以借鑒。
36.速度作為向量還是直接可加；但必須用向量分析的辦法來處理。
37.研究了向量交通網(wǎng)絡(luò)平衡問題，引入了一個(gè)新的弱平衡原理，將向量交通網(wǎng)絡(luò)平衡問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)變分不等式問題。
38.空間中的向量場(chǎng)的旋度，是一個(gè)向量場(chǎng)，而不是一個(gè)標(biāo)量函數(shù)，我必須告訴你們。
39.通過保持量子態(tài)是單位向量，變換就都是幺正的。
40.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)很簡單。
41.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。
42.本文中利用空間坐標(biāo)和空間向量把立體幾何中的“三垂線定理”推廣到空間解析幾何中，并證明。
43.對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練樣本的支持向量機(jī)訓(xùn)練問題進(jìn)行探索，提出了一種基于正交表的并行學(xué)習(xí)算法。
44.很容易轉(zhuǎn)換成向量圖稿，并指示在此免費(fèi)視頻從圖形矢量圖形設(shè)計(jì)工作室主人。
45.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單的幾何直觀去解釋。
46.為了找到帶法向量的面元，我就取這兩個(gè)的叉積。
47.編程中采用了稀疏矩陣向量相乘的優(yōu)化技術(shù).
48.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)。
49.本文提出在并行計(jì)算機(jī)或向量計(jì)算機(jī)上進(jìn)行數(shù)字濾波的一種并行計(jì)算方式。這種方式具有很高的處理速度和效率。
50.該算法通過對(duì)狀態(tài)向量進(jìn)行U變換，得到多個(gè)西格馬點(diǎn)，然后利用UKF算法對(duì)非線性的擴(kuò)頻信號(hào)進(jìn)行濾波估計(jì)。
51.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。
52.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。
53.Meschach可以解稠密或稀疏線性方程組、計(jì)算特征值和特征向量和解最小平方問題，另外還有其它功能。
54.結(jié)合多個(gè)輔助頻率和向量內(nèi)積檢相方法在激光測(cè)距中應(yīng)用的特點(diǎn)，提出了利用多輔頻進(jìn)行內(nèi)積檢相的方法來進(jìn)行測(cè)距。
55.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。
56.在目前的FPGA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。
57.研究基于可能性理論的模糊支持向量分類機(jī)。
58.那是因?yàn)檫@條線垂直于全部法向量，所以它平行于全部平面,所以它平行于全部平面,為什么它在面內(nèi)而不是平行于該面？
59.由于詞序相似度是影響簡拼搜索排序結(jié)果的主要因素，該文提出了基于向量距離計(jì)算詞序相似度的算法。
60.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。
61.用拉格朗日乘子法，利用向量分析的工具及巧妙的變換，對(duì)帶摩擦約束的彈塑性接觸問題的變分不等原理進(jìn)行了嚴(yán)格的證明。
62.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。
63.數(shù)學(xué)、代數(shù)、平面幾何、解析幾何;微分、積分,向量,力,功,能.
64.我這里有一個(gè)函數(shù)的等值線圖，還有一個(gè)藍(lán)色的向量。
65.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。
66.一個(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。
67.我們想要知道向量的行數(shù)和列數(shù).
68.研究基于模糊系數(shù)規(guī)劃的模糊支持向量分類機(jī)。
69.反射：使用反射向量的方向作為坐標(biāo)。環(huán)境映射需要這種輸入。
70.結(jié)果是向量的每個(gè)組件取它相反數(shù)。
71.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。
72.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。
73.方向向量和上向量是線性相關(guān)的。
74.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。
75.也就是說，任何向量u，任何與g的水平集相切的單位向量,應(yīng)該要與f的梯度垂直。
76.首先，介紹了支持向量回歸估計(jì)的學(xué)習(xí)算法。
77.證明了對(duì)每一個(gè)四元數(shù)矩陣，至少存在一個(gè)右特征主值，存在一個(gè)屬于它的特征向量，并給出了具體的求解方法。
78.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)E之積。
79.摘要：支持向量機(jī)是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它具有良好的推廣性和分類精確性。
80.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。
81.如果要得到單位向量，需要除以它的模長。
82.一旦你得到一個(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。
83.首先，以防你們不知道這些是什么，給出這個(gè)單位向量的2個(gè)分量，a和。
84.進(jìn)而又研究了單鏈高分子的弛豫過程，給出了末端距向量自相關(guān)函數(shù)的弛豫時(shí)間。
85.還可以用外積來找到一個(gè)向量,使它和給定的向量A及B垂直。
86.應(yīng)用虛位移原理和結(jié)合考慮材料交界面上的約束條件，文章建立了接觸單元的剛度矩陣和等效荷載向量。
87.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)，作為郵件過濾的依據(jù)。
88.通過推導(dǎo)單元特征方程的解及應(yīng)用虛功原理，建立了墻元的剛度矩陣和荷載向量。
89.通常，您將設(shè)置為相同的值作為中斷向量。
90.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。
91.推導(dǎo)了基于超橢球面支持向量機(jī)的馬田系統(tǒng)閾值確定公式。
92.因此，變化向量分析法能有效地監(jiān)測(cè)冬小麥凍害災(zāi)情與災(zāi)后長勢(shì)恢復(fù)情況，同時(shí)對(duì)其他作物災(zāi)害監(jiān)測(cè)提供了途徑。
93.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。
94.即豎直方向的單位向量。
95.目的探討預(yù)激綜合征對(duì)QRS中間向量的影響及臨床意義。
96.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。
97.證明支持向量機(jī)理論能較好地預(yù)測(cè)爆破振動(dòng)合速度。
98.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。
99.所構(gòu)成的平面的單位向量，該平面為曲率所在的面。
100.把這兩個(gè)向量各乘上適當(dāng)因子,然而困難在于,把它轉(zhuǎn)化為普通平面方程的過程，你還是得使用外積的方法，就是這樣了。
※ "向量"造句CNDU漢語詞典查詞提供。