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相关视频:计算让数据智能化 【 播放不了点此报错 】

计算智能及其应用

內容概述

《测算智能化比其运用》能做为信息内容单独自主创人员新的行业高学段高校本科大学毕业名研究生科学研究研究生的针对测算智能化的新手入门教材内容,还可以供从事科学研究研究和商品商品研发的工作人员参考。

书籍文件目录

Preface to the USTC Alumni's Series

Preface

1 Adaptive Particle Filters

1.1 Bayesian Filtering for Dynamic State Estimation

1.0 State and Observation Models

1.1.2 Bayesian Filtering Method

1.2 Fundamentals of Particle Filters

1.2.1 Sequential Monte Carlo Method

1.2.2 Basic Particle Filtering Algorithms

1.3 Challenging Issues in Particle Filtering

1.3.1 Unknown or Varying State Model

1.3.2 Construction of Proposal Density

1.3.3 Determination of Sample Size

1.3.4 Curse of Dimensionality

1.4 Adaptive Particle Filtering Algorithms

1.4.1 Algorithms with Adaptive Sample Size.

1.4.2 Algorithms with Adaptive Proposal:Density

1.4.3 Other Related Algorithms

1.5 Summary

References

Brief Introduction of Authors

2 Feature Localization and Shape Indexing for ContentBased Image Retrieval

2.1 Introduction

2.2 Locales for Feature Localization

2.3 Search by Object Model

2.4 Shape Indexing and Recognition

2.5 Experimental Results

2.5.1 Search Using Locale-based Models

2.5.2 Video Locales

2.5.3 Shape Indexing and Recognition

2.6 Conclusion

References

Brief Introduction of Authors

3 BlueGene/L Failure Analysis and Prediction Models

3.1 Introduction

3.2 BlueGene/L Architecture, RAS Event Logs, and Job Logs

3.2.1 BlueGene/L Architecture

3.2.2 RAS Event Logs

3.2.3 Job Logs

3.3 Impact of Failures on Job Executions

3.4 Failure Prediction Based on Failure Characteristics

3.4.1 Temporal Characteristics

3.4.2 Spatial Characteristics

3.5 Predicting Failures Using the Occurrence of Non-Fatal Events

3.6 Related Work

3.7 Concluding Remarks and Future Directions

References

Brief Introduction of Authors

4 A Neuro-Fuzzy Approach towards Adaptive IntrusionTolerant Database Systems

4.1 Overview

4.2 ITDB architecture

4.3 The Need for Adaptivity

4.4 Intelligent Techniques Solutions in AdaptiveITDB

4.5 Intelligent Techniques Solutions in AdaptiveITDB

4.6 The Design of Reconfiguration Components

4.7 Performance Metrics for Adaptive ITDB

4.8 Adaptation Criteria

4.9 The Rule-Based Adaptive Controller

4.10 The Neuro-Fuzzy Adaptive Controller

4.11 The collection of training data

4.12 Evaluation Methodology

4.12.1 Transaction Simulation

4.12.2 Evaluation Criteria

4.13 Evaluation of NFAC and RBAC Performance

4.14 Conclusion

4.15 Future Work

References

Brief Introduction of Authors

……[1]

参考参考文献

  • [1]

强烈推荐相关阅读文章:如何才可以让 Excel Excel列入隐藏项一块做测算?

不清晰大家儿注意过沒有,用数据信息内容剖析表透視表测算的状况下,不管道求饶、求均值值,還是较大很小值这些,都仅仅对进而可见数据信息内容进行测算。

也便是,假如有Excel含有选择项,那麼隐藏的数值不是会列入数值的。

有沒有一个选择项,可以让Excel对隐藏项也进行测算?

案例:

用下面的图 1 的数据信息内容剖析表制作Excel,规定:选择Excel的状况下,求饶結果包含隐藏项的值。

具体效果以下面的图 2 所显示。

处理方案方案:

即然可以进行,便说明 Excel 含有这种作用,就按大家儿平常的方法 做Excel,首先看看下是不是可以达到目的。

1. 选定数据信息内容剖析表的随意地区 --> 选择莱单栏的“插进”-->“Excel”

2. 在弹出来的弹出来框中选择“现阶段工作中表”以及部位 --> 点一下“明确”

3. 在右边的“Excel字段名”地区,将“月”和“名字”字段名拖拽到“行”地区,“订单信息内容数”字段名拖拽到“值”地区

4. 点一下“制造行业标准签”旁的选择箭头标记 --> 在弹出来的莱单里开启“1”--> 点一下“明确”

选择后的总计結果变成 1 月的总计,也便是全自动忽视了隐藏行求饶。儋州市伙儿看看下是不是能设定成包含隐藏行求饶。

5. 选定Excel的随意地区 --> 选择莱单栏的“设计方案”-->“选择”

正下方方有一个“归纳中包含选择项”选择项,这更是大家儿务必的作用,但此选择项确是灰的,没法好,这也是为什么?

实际上并不是无法,如果在最兴建立Excel的状况下,加个开启项就就可以了。

串接进大家儿从头开始新开始来过。

1. 选定数据信息内容剖析表的随意地区 --> 选择莱单栏的“插进”-->“Excel”

2. 在弹出来的弹出来框中选择“现阶段工作中表”以及部位 --> 开启“将此数据信息内容加上到数据信息内容库查寻系统软件”--> 点一下“明确”

3. 在右边的“Excel字段名”地区,依然是将“月”和“名字”字段名拖拽到“行”地区,“订单信息内容数”字段名拖拽到“值”地区

4. 选定Excel的随意地区 --> 选择莱单栏的“设计方案”-->“选择”

如今“归纳中包含选择项”已不是深灰色的了,选它!选它!选它!

5. 点一下“制造行业标准签”旁的选择箭头标记 --> 在弹出来的莱单里开启“1”--> 点一下“明确”

取得成功了!总计的数值是全部Excel的求饶数,包含选择后隐藏了的2日数据信息内容。

6. 选定Excel的随意地区 --> 选择莱单栏的“设计方案”-->“选择”-->“在组的底端显示信息内容全部选择”

7. 选择“设计方案”-->“报表合理布局”-->“以报表方法显示信息内容”

8. 点一下“名字”旁的选择箭头标记 --> 随意开启许好几个名字 --> 点一下“明确”

是大家儿要想进行的具体效果:不管道总计,還是选择,全是包含隐藏行求饶。

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