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搜索资源 - degree distribution
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可用于集装箱起重机抗震分析求解单自由度的位移、能量分布，以及加速度响应。采用迭代的方法求解微分方程。-Can be used for solving single degree of freedom displacement, the energy distribution of seismic analysis of container crane, and the acceleration response. Using the iterative method for solving th
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画出BA模型，BA模型度分布，平均路径程度，集聚系数-Draw BA model, BA model distribution, average path degree, clustering coefficient
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已知助力作动筒故障树以及各部件失效分布，试用故障树法进行仿真，计算系统可靠度，平均寿命和部件重要度-Known power actuator fault tree as well as the distribution of component failure, fault tree analysis to try to simulate the computing system reliability, the average life expectancy and components im
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采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括脚本文件和函数文件形式，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。- Using weighted model nodes in the network strength and weight are power law distribution, Including scr ipt files and function files in the form, matlab implements five gray correlation de
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LEACH matlab水声通信网络算法编程-In order to solve the problem of high energy consumption caused by the high degree of freedom and uneven distribution of the cluster-head nodes in underwater acoustic sensor networks (UASNs), we present a novel distributed Low
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云模型:基于MATLAB实现的云模型计算隶属度
”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元，所谓云是指在其论域上的一个分布，可以用联合概率的形式（x， u）来表示云模型用三个数据来表示其特征(Cloud model: membership degree of cloud model based on MATLAB implementation
"Cloud" or "cloud" is the basic unit of cloud model, the
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本文的研究对象针对于A企业的周边市场的冷链物流配送，A企业周边市场业务流程中主要关注了产品的保鲜程度和周边客户的服务体验，对于产品的包装盒产品的价格因素考虑较少，所以城市内部冷链物流配送对于该企业的周边市场具有十分重要的意义。下文主要介绍了A企业周边市场的配送流程和配送过程中存在的问题。(The distribution of cold chain logistics is the research object of this paper for the A enterprises aroun
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图像重建的最典型的应用是医学上的计算机断层摄影技术（CT技术）。它用于人体头部、腹部等内部器官的无损伤诊断，其基本方法就是根据人体截面投影，经过计算机处理来重建截面图像。在人体中把需要扫描的部分取出一定厚度的断层面，再把断层面分成许多小的方块。当一束较窄的射线通过每个方块后强度就有一定程度的衰减，衰减的量由此方块的分子构成和组织密度决定。如果通过各种角度重复上述过程以获得一系列强度分布曲线，就有可能从这些数据中计算每一方块的衰减量。这样就能够重建断层或三维图像。(The most typical
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度信念网络是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。(The degree belief network is a probability generation model. Compared with the neural network of the tradi
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