向量表造句

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青少年亲社会倾向量表的修订
青少年时间管理倾向量表的编制
的向量表示
企业中层管理者时间管理倾向量表的探索性因素分析
而空间数据则为空间对象的几何坐标或向量表示。
一个存放在内存中的向量表，它在访问多维数组时用来计算地址。
利用动机气候量表、目标取向量表以及运动自信心量表作为测量工具。
在此基础上给出了dna序列的特征向量表示，并用修改前后的svm分类器进行分类。
我们提出的基于矩阵表示模式的特征提取方法( matpca和matflda ) ，不仅能直接处理向量表示的模式更能处理矩阵表示的模式，因此避免了上述问题。
摘要从三角形的一个性质中得出三质点质心满足的一个向量表达式，并得到两个有实用价值的推论，同时对上一性质给出两个简洁的证明。
用向量表造句挺难的，這是一个万能造句的方法
另外对于向量表示的模式，我们通过矩阵化重组将其转化成矩阵表示的形式，然后使用matpca和matflda方法进行特征提取。
用这些特征构成句子向量表示，并用机器学习的方法对其进行训练得到摘要器，从而把自动文摘转换为分类问题。
然而现有的线性分类器几乎都是针对向量模式的,即所有的模式都采用向量表示,要应用于矩阵表示的模式,必须首先将矩阵模式转换成向量模式。
前面提到的matpca和matflda是将向量表示的模式转换成矩阵表示的模式后再分别进行pca和flda的方法，它具有先组合后提取的过程。
通过预置本原元向量表达的初始值，不断的进行向量循环移位来生成有限域中的元素。生成有限域中所有元素后，即可按迹函数计算出gmw序列。
在技术上,它同向量空间模型类型类似,都是采用空间向量表示文本,但通过svd分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。
其中在硬件部分,介绍了芯片的选择方法,包括dsp芯片和其它芯片,如电源芯片、异步动态存储器、闪存和jtag仿真接口;还对硬件平台的时钟、内存分配和中断向量表进行了设置。
利用平面弹性和板弯曲的相似性，本文实现了角卷向量的辨识并得到了用简单位移向量表示角卷向量的一般方法?曲率堆集法，打通了与有限元通用程序的接口。
由于这些基本问题以及对特定领域的信息学习的需要，本文以强化学习的时间差分法和向量表示为基础，提出了一种高效的学习用户兴趣的策略，并设计了一个学习用户兴趣的用户界面。
该策略的主要特点是，使用向量表示用户模型和文档信息，从宏观和微观角度分析学习模型和强化学习的映射关系，并采用了跟踪用户的隐式反馈学习和包含输入和选择j胜的显式反馈学习方法，向量的归一化处理，以及结合面向用户兴趣学习的实际问题对问题相关的几个算法作了扩充。