Mass data analysis and bid price forecasting in online ad exchange marketplace
|
|
- Σαναχάριβος Ελλεν Καραβίας
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Ì 1 Mar Communication on Applied Mathematics and Computation Vol.30 No.1 DOI /j.issn «ÏÈÑÐ Ì Ú ÔIJ Ñ ¾ 1, 2, 1, 1, 1 (1. ºÕ Ì ; 2. ÇÏ ( ) ÀÚ ) ÚØÎ Á½ º É É Î Î Á ½ Ç º ÞÛÓÏÁ ÂßÙÁ ÏØ (Cui Y, Zhang R, Li W, Mao J. Bid landscape forecasting in online ad exchange marketplace. Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, 2011: ) ±ÝÚ Ï Ò Î «Óß ÑÚ É Ò Ö ß É Â Ì Ù ÐÎ (gradient boosting decision trees, GBDT) ÀÚ Ñ (finite mixture model, FMM) ÞÛÓÏÁ Ñ Á½ º É ÏØ «Ï Õ ± Πλ Á Á½ Ç ÐÆ 2010 ÃÙ 00A06 Ë ÃÙ O211 ÈÞ A (2016) Mass data analysis and bid price forecasting in online ad exchange marketplace MAO Heng 1, HU Ning 2, CHEN Wei 1, GAO Weiguo 1, CHEN Wenbin 1 (1. School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai , China; 2. Juyue Information Technology (Shanghai) Co., Ltd., Shanghai , China) Abstract Online ad exchange marketplace will produce huge amounts of data. The analyses and modeling of the data will determine the results of advertisement action. One of the important problems is how to derive the cumulative probability density function of win price. In the reference (Cui Y, Zhang R, Li W, Mao J. Bid landscape forecasting in online ad exchange marketplace. Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, 2011: ), Yahoo! Lab proposed a technical framework ÆÇ ; ß Ë Ð (J )»ÏÀ Ö ³Ã È Û hmao12@fudan.edu.cn
2 2 30 Ì to overcome this problem: Firstly, features and attributes of mass data are classified by rational statistical methods and stored by efficient data structure. Then, the information of specified attributes can be located quickly. Finally, the distribution of the win price is obtained by the GBDT (gradient boosting decision trees) model and the FMM (finite mixture model). In the paper, we use the property of the domestic ad exchange marketplace to modify the technical framework and propose a modified algorithm based on the framework of the reference. Key words ad exchange marketplace; bid price forecasting; star tree 2010 Mathematics Subject Classification 00A06 Chinese Library Classification O211 0 Í Ë ÄÄе ÃÆ ÌÍ Ëß ÁÆ ßà Google, Baidu, Yahoo! Ð À¼ Æ Í ËÎ Å ÌÍ ß À¼ ß¾Õ ² Þ À¼ÆÎ Ç ß ÌË Æ Ì ² Ç Æ 21 ÙØÆÎÑÎ ß ±Ç Í ËßÀ¼ ÞÆ»ÄĐ ÆÐ ß Ó Ã¼ÆÍ Ë Ú ßß¾Ñ ÙØÆ Ù Î Í ËßÀ¼ ¾ÕÀ¼ ÀÆÅÇÍ º À (ad exchange marketplace), ±Ç (non-guaranteed delivery, NGD) À Ü ßÍ ÀÆ NGD À Ê ÔÅß Æ µä Å Ë ßß«Æ ßß Ð«Æ Ê Í À¼ Ñ ß NGD ß ĐÆ ßß¾Ñ ³Õ ¾ Æ ÁÀ¼ Ñ Æ µä ÈÝÛÀ¼ß ÈÆξ ß ÒÎÀ¼ ß Đ³ Æ ÐÅÚÕ ß ß Æ Æ ¹ ÆÎÒ«¾ ßÀ¼ ¾ Æ Á Ñ Æ ÈÝÛ È³ ÆÑÍ ßÍ ËĐ ßÇ Í Ë ÆĐĐ NGD À Ù À¼ Æ ĐĐ Ñ Æ NGD À ÒÎÀ¼ ßÆ Đ È ¹ß NGD Đ¾ Å»ß ÆÞĐÃ ß Ó Æ ß Ý IP Ý ¼ à ËÐ ³ß ¾Ñ ÐÙ Ú ß ß ßÝÛ È ³ Î ß ßÀ¼ «ÆÆÇ NGD À¼ Æ ß² Æ Á NGD À ¾Æ ÆÝÛ È» ¾µ»Æ ¾À ß Æ Î [1] Æ ÜÙµ ß²ÂÊÉ ¾ÕÀ¼ Æ Æ NGD À ß Î ÞØ ½ Æ ¾À¼ß Æ» ÆÁ ¾ ¾Ñ Í ËßÀ¼ ³ ÅÒƵ Ó ß¾Ñ Ì ÎÑ Æ Á¾ ËÁ ß± Ó Æ Ý«Ì Æ Ç Æ ß Æ ¼Ì Ç 0 1, ³¼» ± ÇØÆ ß¾Ñ Æ ¾ ßÏ Ð À¼ ß ß¾Ñ ÆÞ ÐÙß È ÁÑ Ý Û È Ú ß¾Ñ ØÆÞ Í (gradient boosting
3 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç 3 decision trees, GBDT) Ù Ð (finite mixture model, FMM) ³ ß ÑÝÚÀ¼ ¾Ñ Ù ß È ½ ØÛ (off-line) É Û (on-line) À Æ ÉÆ ØÛß É (i) ÝÛ ÈßÆ (ii) ¾Ñ Ì É Í Æ¾ ÐÙß¾Ñ ÐÆ Å³ÏĐÅÁ ÜÈ ß (fast correlation-based filter, FCBF) [2] ; (iii) ¾Ñ ß Ð ÐÙß Æ Å³ÏĐÁ ¾Õ Ç (star tree) ß È Á (iv) Î Õ Ð ßÀ¼ ³ «ÆÈ ³ÏĐ Ð¾Ñ À È ß¾Õ±Û Í (GBDT) Ù Ð (FMM). ÛÀ Æ É (i) ¾ÀÙ Í À¼ Å (ii) ¾Ñ ³ßÀ «¾ ÐÙß¾Ñ Ð (iii) Ë¾Ñ Ð ßÀ «¾Æ À¼ (iv) Ƚ¾Ñ Ð ßÀ¼ ³ À¼ ÎÞØ (v) À¼ ØÛ Éß (iv) Û Éß (iii) «ßºÞÆ ½ ÆǾ ÀÓß Đ ÑÆÜ ³ÆÆΫ( ) Ù (ÈÆÒÁÐÍ Ù Æ Ð Å M ) Đ ÁÍ À ¹ß ²Â¾ È ³ÆÄ¹Ô ËÐ ³ ȳ [3]. M ß È ß ÈÜ Æ Ù ÆÜÝ Õ È߲ ² ¾Æ Á ÉÈ Æ ß È ÃÖß Æ Ã¼ Ó ¾Ñ ß Ð Å Ñ ³Î Ð Õ ß È Î [1] ß ¾ ÆÜ µä Èß¾ 1 ß ß Êß Ü Æ³Î ¹ Ð ¾ 1 Ä ÁÜ (i) ¾Ñ ß Æ ¾Ñ Á ß ¹ÆµÄ Þ Øß Òµ«Æ ÈÎ [3] ¼ ß Æ Ó ß ßü ³ÆÝ
4 4 30 Ì Ú¾Æß«(ii) Æ È Ë É Æ ¾Ñ ß ¾Æ ß ÅÉ (iii) ØÆ ÀÆ È³ÙØÆÞ ¾Ñ ßÀ¼ ³ Æ Á ÓÜ ÐÙ Î Ð³Ï 1 ¾Ñ ß Ý ß³ÆÎ ¾Õ 2 Þ ÐÙß È ÁÆ Ô¾Î Ëß 3 Þ GBDT FMM Á À¼ ³ ß 4 Þ M ß È Ûٵƾ ¾Ñ Ðß³Õ Á ß ¾ ß¼ 5 Î Óß 1 à ¾ ß NGD À ¹ Æ ĐĐÀ ß È Å Ñ Æ Ú Æ M à Á À Æ À¼ ÌË ÌÕ ³ß 40 ¾Ñ ß È Æ ĐĐ ß¼ Ñ ÆÕ ß µ ± ¹ Ç Å É Í Æ Î ¹ß¾Ñ ÐÙ ÆÇ º¾Ñ ÜÈß¾Ñ Æ¾ À Ã¾Ñ Æ Ê FCBF [2] Ç Ê ß É Æ ÕÓ Þ FCBF ƾ Þ ß«Æ Ç ÓÝÚ Á ÜÈ (weighted fast correlation-based filter, wfcbf) ÐÑÎ Ê ß É ÅÒƵ Í ¾Ñ Ù ÜÈ ß Î Æ ¾ Ñ Ì Æ ÉĐ ÆÄÄÞ Û ÜÈ r Ñ (X, Y ) Ù ßÜÈ Æ (x i x i )(y i y i ) i r =. (x i x i ) 2 (y i y i ) 2 i i Þ Û ÜÈ r ¾Ñ Ê ¾ÆÛ ÜÈ r ß Ó Æ ÁÙ Æ ¹ ß¾Ñ ÄÄ º¾Ñ ßÛ ÜÈ ¾ Æ ØÜ È ÍÝß»ßÐĐÛ ³ (linearly separable) ßÆ ¾ Û Ðß¾Ñ Æ½ ÈÎÇĐÛ ³ß [4]. ÖĐÆ Ù Æ¾Ñ Ù ÄÄ ĐÛ ÜÈßÆÓ Þ Û ÜÈ ¾ µò Ù ¾Ñ Ù ß È Ç Æ Þ Î [2] ß Ñ ¾Ñ Ù ßÜÈ
5 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç 5 Đ X ß± Ç H(X) = i P(x i )log 2 (P(x i )), Þ ÆP(x i )»ß¾Ñ Û x i ½¾Ñ ÎÕß «É Ú ¾ Đ Y Ù ØÆ µ±ß ¹ H(X Y ) = j P(y j ) i P(x i y j )log 2 (P(x i y j )), Ü P(x i ) Ç X ßÒµ³ Æ P(x i y i ) Ç Đ Y ÙØ X ßص³ ¾ ÆĵΫ(information gain, IG) Û [5], IG(X Y ) = H(X) H(X Y ). Æ ¾Ð ÙÆÄÝÚ Å Å (symmetrical uncertainty) [6], SU(X, Y ) = 2IG(X Y ) H(X) + H(Y ). SU Û Å Æ»ÄĐ SU(X, Y ) = SU(Y, X). SU Û Û Æ 0 Ú 1 Ù Æ 0»ß Đ ÐÆ 1»ß Đ ÞÜÆ ßÛ ß FCBF ÅÁ SU ÛÑ ¾Ñ Ù ßÜÈ ÆÖ Ê ß É Æ Â µ ÙÞ ÀÓ ß ÈÆ È ¾Ñ µ Ç ÈÃÖ ÈÉÅß ÆÜÝ º¾ Ñ Ù ß SU Û Đ ßĐÆÄÄ ß¾ ¹ßÒµ«Æ ÆÒ ¾Ñ ¹ Å Ç Æ Ô ß FCBF ƾΠРÀ 1 wfcbf ( ) ÍÝÐ S(F 1, F 2,, F n, C), Á w 1, w 2,, w n, Û δ 1, δ 2 ; ( ) for i = 1 to n do ( ) SU(F i, C); ( ) w i SU(F i, C) < δ 1, S À¾Ñ F i ; ( ) end for ( ) ÑÃß ñ ¾Ñ w i SU(F i, C) ßÛ Ú ¾ ( ) for i = 1 to ñ 1 do ( ) for j = i + 1 to ñ do (Å) if wi w j SU(F i, F j ) w j SU(F j, C) > δ 2, then («) S À¾Ñ F j ; ( ) end if ( ) end for (XIII) end for ß FCBF Ü Æ wfcbf Á ß ¹Æ 4 9 ÎÆ «Ó ¾Ñ ß Ð É ß¹
6 6 30 Ì 2 Õ ³³Ï Æ ¹ Ï Èß Þ 2.1 Í Ç ¾Ñ ßÀ ÝÛ È ÐÙß³Õ Æ Â Á Ó ³Æ ÝÛ ÈÊ 3 ¹ß¾Ñ a, b, c, ³¼Ê Û a 1, b 1, b 2 c 1, c 2. ÝÛ Æ ß¾Ñ ³¼Ç a 1 b 1 c 1, a 1 b 2 c 1 a 1 b 2 c 2, Ð ÝÚ 2 ßß Á Æ ½ È ÁÆ Ý Û ³Õƾ È ½ Æ ¾Ñ Ç a 1 b 1 c 1 ß ÇÆ ÌßÀ «Æ È«Ú a 1 b 1 c 1 ß½ Ç Ù ß É Æ½ Á Ðà Á È Æ µ ÀÓ Å ÀÓß¾Ñ «µ ¾Ñ a 1 c 1 ß Æ»ß ß b ÊØ µ Ú ß È Æ Õ Á Ñ Æa 1 b 2 c 2 Ä 2 ß Á ÑÆ Á ² ß Æе Õ È«ß Æ ¹ Ë¾Ñ ß Æ Á Ú a 1 b 2 c 2 ß¾Ñ «2 ½ Ì Ç Í ÆÎ [1] Þ ß ÁÐ (star tree expansion) Ñ Í ÊØ Û Ç¾Õ¾Æß ÛÆ Á¾Ñ a Ñ Æ ÍÇ Ê Û a 1. Æ Á ß Á 3 ÚÆ ß Á Í Î Úß Ã ¾ ÝÛ Ó¾ß½ Æ Î Úß¾Ñ Ç a 1 b 1 c 1 ßÝÛ Æ, c 1, b 1, b 1 c 1, a 1, a 1 c 1, a 1 b 1, a 1 b 1 c 1 Ð
7 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç Â 3 ¼½ ½ Ì ¾ ÆÞ ¾Õ¾Æß È ÁÑ ÝÛ ÈÆ ¾ É ØÛÀ ÆÆ ß¹ ¾ ĐÒ ÖĐÆ Í À À Æ ¾ÔÎ ¾ Í ËÆÀ¼ µ Æ ß ³Îß Æ» ÎÀ¼ Ĺ À¼ ¾ ÆÇ ß ÆµÄ Æ ß ³ Ú ÌË ¾Ñ ß½ ÆÞ ÝÛ ÈÆ Ó³¾ÎÀ¼ Î [1] Î ¾Õ ß Æ¾Î ² É ß¹É Å Æ ÈÊ ß ¹ ¾ Æ ß ÐÑ Ó ß È Á Æ ß Þ ¾ÕÇ Û Æ Ñ»ßƾÕÇ Å Æ v Ñ»ß ÎÇ ¾Ñ a 1 b 1 c 1 Ç Æ ß Ç T = v v, ÙØÝÚ¾Ñ Ç a 1 c 1, ¾ É Ç v v a 1 b 1 c 1 = a 1 c 1. ¾Ñ ßÉ Ç D, µ ß ÇÇ 2 D ¹ ß¾ Ñ Æ¾¾Ä ÆÑ Ë ¹ ßÝÛ«Æ ß ÐÆ ¹¹ÝÂ ß D ß Û¾ ß Æ Đ¾ Æ ß ÉÆ ¾ ß ³ µàæ ßÌ Ç Æµ ß ¹ÉÆ ³Ö¾ ß ÐÆ ³Ç ³ÀÆ ¾Ñ ¾ ³ λ d = w d SU(F d,bid), 1 ßÁ w d ¾ Ñ F d À¼ Ù ß SU ÛÍ Î ßÍݳ q(t) = D λ d δ(t d, v), d=1 Üß δ δ(v, v) = δ(, ) = 1, δ(, v) = δ(v, ) = 0, ¾ T i Ç T ß i ³ Æе ÛÇ v. Þ {s j, n impj } n j, s j Ç¾Ñ Æ n impj Ç ß Ì
8 8 30 Ì ß¾Ñ Ù ßÜ Ç D f sim (s j, T) = λ d δ(s d j, T d ), d=1 ß ³»ßÇ f score (T) = n f sim (s j, T)q(T)n impj. Ø È ³ ÑÍ ß ÐÎ ¾ É ß Þ Î À 2 ( ) Á T i, i {1, 2,, 2 D }, ßÍݳ q(t i ) = D λ d δ(ti d, v); d=1 ( ) for j = 1 to n do ( ) Þ Ò µ Æ¹Ý ÁÆÝÚÐÙß T; j=1 ( ) f score (T) = f score (T) + f sim (s j, T)q(T)n impj ; ( ) end for ( ) ³ f score Ú ¾ ƾ ÐÙß Ï K, K Î [1] ß 1 Ü Æ 2 ¹Ý ß Æ ³ Ý Ç ÅÆÖ» Ñ ß Ç Æ Ê ß Đ ß ¾Æ s j ß¹ÝĐ ÐßÆ ¾ Æ ±Ö Æ ² Ò µß Æ Æ Í µ m (m 5) Ü ¾ ß Đ ØÛ ÞÀÆß Ê À Æ ÆÖ Á Ð ¾ Æ Ù É ĐÐÙß Æ ß ÄÄ±Â Æ ¾ 3 Ò ³ ¾Ñ ß Ð³ ÙØÆ ¾ ß ÐÙ³À ÄÄÈÕ Ô»³ ß» Ç Æ ¹Æ ß¾Ñ ÛÆ Ë µ Å Æ ¹ Æ ¾Ñ Ð Æ ÑÆ ßÀ¼ Ç Í ÆÎ [1,7-9] FMM ÑÁ Õ³ ÐÙ Æ Θ = θ i, i = 1, 2,, n, ² X ß «³ Ç P(X θ i ) θ i ÎÕß «π i, n P(X Θ) = P(X θ i )π i. i=1 Ê Æ Á ¾ ß¾Ñ ÐÆ ßÀ¼ ³ Ô»³ x log N(µ, σ 2 ),
9 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç 9 f(x; µ, σ) = 1 ( (lnx µ) xσ 2 2π exp ) ) 2σ 2, x > 0, Ð ÐÆÊ Û¾Ñ ßÀ¼ ³ Ç n 1 ( (lnx µi ) 2 ) ) f(x x; θ 1, θ 2,, θ n, π 1, π 2,, π n ) = π i exp, xσ i 2π Þ Æ 0 < π i < 1 n π i = 1. 4 ß Ô»³ ß Ð³ i=1 i=1 2σ 2 i 4 ËÓ FMM ÆÝû Ø Ô»³ Å E º std, Óß ÝÚ µ σ, µ = lne 1 ( ) 2 ln 1 + std2 E 2, ) σ 2 = ln (1 + std2 E 2. Ê ß Æ π i ÄÄ ¾ ¾Ñ ß ³ ³ ß ÑÅ Æ Å Ä ÐÇ µ ÞÑ Ý Å E º std. ÐÙ Æ Ð Ú Þ ß ³ Û ³º Ç Ô»³ ß Å º Þ GBDT Æ ±Û ß ÞÑ Å º Î [10-12] ÞÎ GBDT ¾Ñ ³Õ Ò ß Î [1] ÅÁ GBDT ÆÖ Ê ß É ÕÆ GBDT Å ß ¾ ß ²Æ µ ÐßÕ Æ Æ ¾Ñ Ç Å Æ Õ ß ¼ 4 Ç Ê ß ÛÙµ Æ Þ M ßÀ¼ Ùµ Ùµ Ü 7 ßÀ¼ Æ ß Á Æ 41 ¾Ñ Ç Ð
10 10 30 Ì ß ÞÆ À¼ ³Æ ³Æ¾ ³ Ñ ¾Ñ ß Æ¾ ³ Ñ ß Æ Ø¾ ³ Ç Æ ß Á ÈÏ ¾ Ƶ Þ wfcbf ¾Ñ ß ¾ ß Æ ÅÚ «Æ Á {w i } 41 i=1 ßÛ Ç 1.» 1 Î ³¾Ñ À¼ Ù ß SU Û ¾ ÙØÆ 41 ¾Ñ Ð 8 ¾Ñ 1  ¾ Ð Å SU Æ Ò Event Time Request Time Response Time winprice bidprice SU Ü Ò Auction Price clickurl IP Referrer Url pagereferal Url SU Ü Ò country province city county language SU Ü Ò Browser Os adspace Width Adspace Height Adspace Position SU Ü Ò Adspace Page Type bidmode RPM FEE CTR SU Ü Á È ß É ÆÉ Ú ³ ß ¾Ñ ĐÃÖßÆ Æ Ü ß È ÁĐÐÙß ¾Ñ ÊÇß³Æ 2 5 ÛÆ Á ß ÁÊ Á ½ Æ ¹ ß Ç Ó ³Æ ³ ¾ ß ÐÑ Æ Æ Û ÐÙÛ Æ Æ 5 ßÆ À¼ ²³Æ ¾ ß 6 ƾ Æ Û ÐÙÛ Ðݾ 5 ÁÅ ½Ð É µ
11 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç 11 ÆÆ ÛÇ {ŷ i } n i=1, ÐÙÛÇ {y i} n i=1, n Ç ³ß ³ Û ³º ßÏ Û err i = ŷ i y i Ü rerr i = ŷi y i. 6 ß ßÆ Æ ¾»Ò ÆÓ Æ ¾ Ú Ûß Ò Æ º y i 5%. 6 Рɱ 7 Ü ß¼ Ñ ÒÆ Æ Ú ß ßÜ Á 7 ± ¾ Æ ³ È ß¾Ñ ³ Æ Æ Û ÐÙÛÙ ß (RMSE) Ü (RMSRE), Ç Åß Ê Æ RMSE = n / n I i (ŷ i y i ) 2 I i, i=1 i=1
12 12 30 Ö RMSRE = n (ŷ i y i ) I 2 / n i yi 2 I i, i=1 i=1 Þ Æ n Đ ¾Ñ Ðß Æ {I i } n i=1 Đ ß¾Ñ Ð ß ³ 8 Î Û º ß RMSE Û RMSRE Û 8 Рɱ Ù ÇÚÉß Ñ²ÂÆ ß ÇÆ ² ÀÐÙÛÆ ÝÚ 9 ßß ß µ»ß «Æ Ð ³¼Ñ» Æ ¾Ñ Ð ß Û 90% ß «9 ³»ß GBDT ß ÆÐ ³ĐÚ ³ Û º ß Æ Õ Ë ÚƲ Æ ¾ Ñ Ðß ÆÆ ß ÎÑÎ Å Ö» ÕÆÓ Ó º Æ»ßÆ Ó
13 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç 13 9 ± Æ Êº Æ¾Ñ ÉÆ Ó Á Ç 1, Õ µ»ß«æ È ÓÁ Đ (RetargetingType) ¾Ñ Æ 10 ÕÆ ³ÕÆ ÛÐßÀ ³ ¼¾ Ç Æ½¾Ñ Ä Á À¼ Ù ßÜÈ Æ» SU (RetargetingType, bid) ¾Đ² Ç Æ Đ ßÁ ØÆ ¾ ÝÚÜ ß 11 ÚÆ Ý ÅßÆ Æ À¼ ¾ ÆÆ Û Ó º¼ «ÅÆ Æ ¾Đ 10 Î º ¾Æ Ë Å Đù Û Íº Î ¾ Ƴ û Å ĐÊ Û Ã»
14 14 30 Ì 11 Î ¾Å 5 ³Î ¹ Đ ³Ù Í À ¹ ß ÈÆ ß Æ À¼ Î [1] ¾Õ Æ ¾Ñ ß ÆÁ ÁÆ GBDT FMM ÎÀ¼ ß³ Æ ÞØÀ Î ³Î ½ ßÅ Æ Ð ³ Èß¾ ¾ Æ ¾Ñ Á ß ¹Æ¾ Ó ¾ ¾Ñ ß ÛÙµ» ß Î¾ ß É¹ ÅÒ ÆΫ( ) Ù ß È Ëƾ¼ Î ÉÔ ³ ß «¼ MediaV ¹Ô ĐÐÙµ ßÔÔ Æ ÆÉ ²  À ÆÐ ³ ßÀ Æ Ô É½ ßÞØ ¼Ø µ [1] Cui Y, Zhang R, Li W, Mao J. Bid landscape forecasting in online ad exchange marketplace [C]//Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, 2011: [2] Yu L, Liu H. Feature selection for high-dimensional data: A fast correlation-based filter solution [J]. Proceedings of International Conferences on Machine Learning, 2003, 20(2): [3] ³ Úº ÄϽ Í Ê LDA ± Mahout Ñ ÚÖ [J]. Õ È 2013, 2013(3): [4] Das S K. Feature selection with a linear dependence measure [J]. IEEE Transactions on Computers, 1971, 20(9):
15 1 Õ ÚØÎ Á½ º É Á Ç 15 [5] Quinlan J. C 4.5: Programs for Machine Learning [M]. San Francisco: Morgan Kaufmann, [6] Press W H, Flannery B P, Teukolsky S A, Vetterling W T. Numerical Recipes in C [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1988, 10(1): [7] Mclachlan G, Peel D. Finite mixture models [J]. Encyclopedia of Machine Learning, 2000, 39(4): [8] Jain A K, Figueiredo M A T. Unsupervised learning of finite mixture models [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, 24(3): [9] Muthén B. Finite mixture modeling with mixture outcomes using the EM algorithm [J]. Biometrics, 1999, 55(2): [10] Friedman J H. Stochastic gradient boosting [J]. Computational Statistics and Data Analysis, 2002, 38(4): [11] Friedman J H. Greedy function approximation: a gradient boosting machine [J]. Institute of Mathematical Statistics, 2001, 29(5): [12] Hastie T, Tibshirani R J, Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference and prediction [J]. Journal of the Royal Statistical Society, 2011, 27(2):
ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Nov., ( µ ) ( (
35 Þ 6 Ð Å Vol. 35 No. 6 2012 11 ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Nov., 2012 È ÄÎ Ç ÓÑ ( µ 266590) (E-mail: jgzhu980@yahoo.com.cn) Ð ( Æ (Í ), µ 266555) (E-mail: bbhao981@yahoo.com.cn) Þ» ½ α- Ð Æ Ä
Διαβάστε περισσότεραUDC. An Integral Equation Problem With Shift of Several Complex Variables 厦门大学博硕士论文摘要库
ß¼ 0384 9200852727 UDC Î ± À» An Integral Equation Problem With Shift of Several Complex Variables Û Ò ÖÞ Ô ²» Ý Õ Ø ³ÇÀ ¼ 2 0 º 4 Ñ ³ÇÙÐ 2 0 º Ñ Ä ¼ 2 0 º Ñ ÄÞ Ê Ã Ö 20 5  Š¾ º ½ É É Ç ¹ ¹Ý É ½ ÚÓÉ
Διαβάστε περισσότερα) * +, -. + / - 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 6 : ; < 8 = 8 9 >? @ A 4 5 6 7 8 9 6 ; = B? @ : C B B D 9 E : F 9 C 6 < G 8 B A F A > < C 6 < B H 8 9 I 8 9 E ) * +, -. + / J - 0 1 2 3 J K 3 L M N L O / 1 L 3 O 2,
Διαβάστε περισσότερα! " # $ % & $ % & $ & # " ' $ ( $ ) * ) * +, -. / # $ $ ( $ " $ $ $ % $ $ ' ƒ " " ' %. " 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; ; < = : ; > : 0? @ 8? 4 A 1 4 B 3 C 8? D C B? E F 4 5 8 3 G @ H I@ A 1 4 D G 8 5 1 @ J C
Διαβάστε περισσότεραZ L L L N b d g 5 * " # $ % $ ' $ % % % ) * + *, - %. / / + 3 / / / / + * 4 / / 1 " 5 % / 6, 7 # * $ 8 2. / / % 1 9 ; < ; = ; ; >? 8 3 " #
Z L L L N b d g 5 * " # $ % $ ' $ % % % ) * + *, - %. / 0 1 2 / + 3 / / 1 2 3 / / + * 4 / / 1 " 5 % / 6, 7 # * $ 8 2. / / % 1 9 ; < ; = ; ; >? 8 3 " # $ % $ ' $ % ) * % @ + * 1 A B C D E D F 9 O O D H
Διαβάστε περισσότερα2 SFI
ų 2009 2 Û 9  ¼ Ü «Ë ÐÁ Û ¼ÞÝÁ «Ð¼Â ß Ú Ì ÑÓ ±¼ ¼µÕ Û (Santa Fe) «Đ Þ ¼± «ÐÐÇ ¾ ¼Ï ««¼ Ã«Ø Ú Ó Ý¼ºÏ «Å Å ¾»«¼ É ½ ÒØ ÒÚ Ç 1944 ²Ì ¼ ÉÌ (Patrick J. Hurley, 1883 1963) ¼È Ë 1984 ÞÎ ¼ Ë ÉÜ Ò «Þ Þ ÅÌÞ Ù
Διαβάστε περισσότερα2011 Ð 5 ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA May, ( MR(2000) ß Â 49J20; 47H10; 91A10
À 34 À 3 Ù Ú ß Vol. 34 No. 3 2011 Ð 5 ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA May, 2011 Á É ÔÅ Ky Fan Ë ÍÒ ÇÙÚ ( ¾±» À ¾ 100044) (Ø À Ø 550025) (Email: dingtaopeng@126.com) Ü Ö Ë»«Æ Đ ĐÄ Ï Þ Å Ky Fan Â Ï Ò¹Ë
Διαβάστε περισσότεραM 2. T = 1 + κ 1. p = 1 + κ 1 ] κ. ρ = 1 + κ 1 ] 1. 2 κ + 1
Å Ü Ò ÙÐØ Ø ÍÒ Ú ÖÞ Ø Ø Ù Ó Ö Ù Ã Ø Ö Þ Ñ Ò Ù ÐÙ Ð Ò Ö Ëº Ó Ì Ä ÈÊÇÊ ÉÍÆ Æ ÃÁÀ ËÌÊÍ ËÌÁ ÁÎÇ ÄÍÁ Á ÆÌÊÇÈËÃ Ê Ä Á κ = 1.4µ ½ ½ ÁÞ ÒØÖÓÔ Ö Ð ÃÓÖ Ø Ò ÑÓ Þ Þ ÒØÖÓÔ Ó ØÖÙ ½ Ú ÔÓÑÓ Ù Ò ÜÙ ØÓØ ÐÒ Ú Ð Õ Ò Ø Ø
Διαβάστε περισσότερα2011 Đ 3 Ñ ACTA METALLURGICA SINICA Mar pp
Ñ 47 ± Ñ 3 Vol.47 No.3 2011 Đ 3 Ñ 284 290 ACTA METALLURGICA SINICA Mar. 2011 pp.284 290 ÚĐ Ó ± Ð ß Þ II. ¾½ 1,2) ¹ 1) 2) ¼ 1) 1)»º 1) 1) µ ÍÉ²È É µ ÉÆ, 150001 2) µ ÍÉ٠IJÈÐ Æ Ð Ò Ë, 150001 ƾ Ù ¾ Ź Ù
Διαβάστε περισσότεραBlowup of regular solutions for radial relativistic Euler equations with damping
8 9 Ö 3 3 Sept. 8 Communication on Applied Mathematics and Computation Vol.3 No.3 DOI.3969/j.issn.6-633.8.3.7 Õ Îµ Ï̺ Eule»²Ö µ ÝÙÚ ÛÞ ØßÜ ( Ñ É ÉÕ Ñ 444 Î ÇÄ Eule ± Æà ¼ Û Â Þ Û ¾ ³ ÇÄ Eule ± Å Å Þ Å
Διαβάστε περισσότεραAN RFID INDOOR LOCATION ALGORITHM BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK MODEL. J. Sys. Sci. & Math. Scis. 34(12) (2014, 12),
½ ³ J. Sys. Sci. & Math. Scis. 34(12) (2014, 12), 1438 1450 µ Ñ RFID Ô À (»Ì ÖÚ, Å À ºÓ Ê Â, Å 300071; Ä Õ Ì, Å 300300) Á (Ä Õ Ì, Å 300300) ÚÍ FNN RFID Ò ĐÓ IPS, ÒÇ Ú Í RFID Đ Ó Ù, Ù ½ ² Ë «, Á Å ÈÀ ß
Διαβάστε περισσότεραΘεωρία Συνόλων. Ενότητα: Διατακτικοί αριθμοί. Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών
Θεωρία Συνόλων Ενότητα: Διατακτικοί αριθμοί Γιάννης Μοσχοβάκης Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Σημειώματα Σημειώμα ιστορικού εκδόσεων έργου Το παρόν έργο αποτελεί την έκδοση 1.1. Εχουν προηγηθεί οι κάτωθι
Διαβάστε περισσότεραØÖÓÒÓÑ ÈÖ Ø ÙÑ Ù Ò Ö Ò Ë Ð ØÛ ØØ Ö¹ ØÖÓÒÓÑ Íº Ù ÍÒ Ú Ö ØØ Ù ÙÖ ¹ Ò Ö ËÓÒÒ ÒÐ Ù Ñ Î ÖÐ Ù Ò Â Ö Ð ÙÒ ½ Û ÙÒ Ö ËÓÒÒ Ö Ò À ÑÑ Ð ÞÙ Ï ÒØ Ö Ò Ò Ö Ð Ò Ò Ò ÙÒ
ØÖÓÒÓÑ ÈÖ Ø ÙÑ Ù Ò Ö Ò Ë Ð ØÛ ØØ Ö¹ ØÖÓÒÓÑ Íº Ù ÍÒ Ú Ö ØØ Ù ÙÖ ¹ Ò Ö ËÓÒÒ ÒÐ Ù Ñ Î ÖÐ Ù Ò Â Ö Ð ÙÒ ½ Û ÙÒ Ö ËÓÒÒ Ö Ò À ÑÑ Ð ÞÙ Ï ÒØ Ö Ò Ò Ö Ð Ò Ò Ò ÙÒ ËÓÑÑ Ö Ò Ò ÖÞ Ù Ø Ñ Ø Ñ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ë ØØ Ò ÔÙÖ µ ½ ÒÐ
Διαβάστε περισσότεραΗυλοποίησ ητηςπαραπάνωκατηγορίαςβρίσ κεταισ τοναλγόριθμο º¾ºΗγραμμή
ÔØ Ö ΕΙΣΟΔΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ º½ ÉÄ Ò Ø Ηβασ ικήκατηγορίατης ÉØγιαείσ οδοδεδομένωνείναιηéä Ò Øμετηνοποία οχρήσ τηςμπορείναεισ άγεισ εμιαγραμμήένααλφαριθμητικόºστοναλγόριθμο º½παρουσ ιάζεταιηδήλωσ ηγιαένακεντρικόπαράθυρομετοοποίοοχρήσ
Διαβάστε περισσότεραΑνώτερα Μαθηματικά ΙI
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ενότητα 2: Αναλυτική Γεωμετρία Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Πολιτικών Μηχ.ΤΕ και Μηχ. Τοπογραφίας & Γεωπληροφορικής
Διαβάστε περισσότεραv w = v = pr w v = v cos(v,w) = v w
Íö Ú Ò ÔÖ Ø Ô Ö ÔÖ ØÝ Ô Ð Ùö Ú ÒÝÒ ÝÖ Ð ÓØ Ó µ º ºÃÐ ØÒ Ë ÓÖÒ Þ ÔÓ ÒÐ Ø Ó ÓÑ ØÖ ½ ÁÞ Ø Ð ØÚÓ Æ Ù Å Ú º ÖÙ µº Ã Ø Ùö Ú Ò ÝÖ Ú Ø ÒÅ ØØÔ»»ÛÛÛºÑ ºÚÙºÐØ» Ø ÖÓ» ¾» л Ò Ó» ÓÑ ÙÞ º ØÑ ½ Î ØÓÖ Ð Ö ÒÅ Ö Ú ØÓÖ ÒÅ
Διαβάστε περισσότεραHigh order interpolation function for surface contact problem
3 016 5 Journal of East China Normal University Natural Science No 3 May 016 : 1000-564101603-0009-1 1 1 1 00444; E- 00030 : Lagrange Lobatto Matlab : ; Lagrange; : O41 : A DOI: 103969/jissn1000-56410160300
Διαβάστε περισσότεραNUMERICAL SIMULATION OF KEYHOLE SHAPE AND TRANSFORMATION FROM PARTIAL TO OPEN STATES IN PLASMA ARC WELDING
Ö 7 Ö Vol.7 No. 11 Ö Ö È ACTA METALLURGICA SINICA Jun. 11 pp. ÐÅÔ ÎÔ Ê Đ 1,) 1) 1) 1) ß ÍÊ ½ Ñ٠ؽÁ, ÔÒ 51 ) ß Í Ñ ß, ÔÒ 511 µ² Ç Æ Đ, ÅËÀ Ð Ï (PAW). Â, mm É PAW» ½ËÁ ÕË, Ë Ð¹ ²Á»¼Á Î. µ²» Ǽ, PAW È À
Διαβάστε περισσότεραp din,j = p tot,j p stat = ρ 2 v2 j,
ÁÑ ÔÖ Þ Ñ Öº Ò ÍÔÙØ ØÚÓ Þ Ð ÓÖ ØÓÖ Ú ¹ Å Ò ÐÙ Í Å Ò ÐÙ Ø ÓÖ ÔÖÓÙÕ Ú Ù ÒÓ Ñ ÒÞ ØÖÙ Ò Ø Ü ÚÓ ÐÙ º Ç ÒÓÚÙ Ø ÞÒ Õ Ò ÖÒÙÐ Ú Ò Õ Ò Ò Õ Ò ÓÒØ ÒÙ Ø Ø ÔÖÓ¹ Ö ÕÙÒ ØÖÙ Ò ÓØÔÓÖ º ÅÒÓ Ó Ø ÓÖ ÞÒ ÒÓ Ñ ÒÞ ØÖÙ ÑÓ Ù ÔÖÓÚ
Διαβάστε περισσότεραΑλγόριθμοι Δικτύων και Πολυπλοκότητα Προσεγγιστικοί Αλγόριθμοι. Άρης Παγουρτζής
Αλγόριθμοι Δικτύων και Πολυπλοκότητα Προσεγγιστικοί Αλγόριθμοι Άρης Παγουρτζής Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες,
Διαβάστε περισσότεραQuick algorithm f or computing core attribute
24 5 Vol. 24 No. 5 Cont rol an d Decision 2009 5 May 2009 : 100120920 (2009) 0520738205 1a, 2, 1b (1. a., b., 239012 ; 2., 230039) :,,.,.,. : ; ; ; : TP181 : A Quick algorithm f or computing core attribute
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 2(131).. 105Ä ƒ. ± Ï,.. ÊÉ ±μ,.. Šμ ² ±μ,.. Œ Ì ²μ. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê
Ó³ Ÿ. 2006.. 3, º 2(131).. 105Ä110 Š 537.311.5; 538.945 Œ ƒ ˆ ƒ Ÿ ˆŠ ˆ ƒ Ÿ ƒ ˆ œ ƒ Œ ƒ ˆ ˆ Š ˆ 4 ². ƒ. ± Ï,.. ÊÉ ±μ,.. Šμ ² ±μ,.. Œ Ì ²μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê ³ É É Ö μ ² ³ μ É ³ Í ² Ö Ê³ μ μ ³ É μ μ μ²ö
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 7: Προσεγγιστική Λύση Εξισώσεων. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 7: Προσεγγιστική Λύση Εξισώσεων Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο του
Διαβάστε περισσότεραRELATIONSHIP BETWEEN MECHANICAL PROPERTIES AND LAMELLAR ORIENTATION OF PST CRYSTALS IN Ti 45Al 8Nb ALLOY
49 11 Vol.49 No.11 2013 È 11 Ç 1457 1461 ² ACTA METALLURGICA SINICA Nov. 2013 pp.1457 1461 Ti 45Al 8Nb ± PST ² ¾ Á ¼ Í Æ Ç È Ì Ï Ç É (À Å ³ Í Å ÑĐ, À 210094)  ± ³ÛØ ÉØ Ø À Ò Ti 45Al 8Nb (À µ, %) ºÔ٠ݺ½
Διαβάστε περισσότεραEFFECT OF HAFNIUM CONTENT ON MORPHOLOGY EVOLUTION OF γ PRECIPITATES IN P/M Ni BASED SUPERALLOY
48 8 Vol.48 No.8 2012 8 1011 1017 ACTA METALLURGICA SINICA Aug. 2012 pp.1011 1017 Hf Ä Ì ÀÚÈÏ γ ß Ó Ð 1,2) 1) 3) 1) ˲ Å ², 100083 2) ± ² Â, 100081 3) ˲² ² ², 100083 ¹ Hf ÍÆ Ð Ø ¾ γ Æ ¾Ä. Ý : Ð Ø ¾ γ
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές βασισμένες στα Δίκτυα Αναμονής Εισαγωγικά Επιχειρησιακοί νόμοι
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Τεχνικές βασισμένες στα Δίκτυα Αναμονής Εισαγωγικά Επιχειρησιακοί
Διαβάστε περισσότεραΣανπρώτοπαράδειγμαχρήσ εωςτης ÉÈ ÒØ Öπαρουσ ιάζεταιέναπαράδειγμασ χεδιασ μούκύκλωνμέσ ασ εένακεντρικόπαράθυροº
ÔØ Ö ΓΡΑΦΙΚΑ ΚΑΙ ΠΟΛΥΜΕΣΑ Ηβιβλιοθήκη ÉÌμπορείναχρησ ιμοποιηθείκαιγιατηνδημιουργίαπρογραμμάτων μεαπλάγραφικά γραμμές κείμενο κύκλουςκτλµόπωςεπίσ ηςγιατηνδημιουργία γραφημάτων από δεδομέναº º½ Àκατηγορία
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 2(214).. 171Ä176. Š Œ œ ƒˆˆ ˆ ˆŠ
Ó³ Ÿ. 218.. 15, º 2(214).. 171Ä176 Š Œ œ ƒˆˆ ˆ ˆŠ ˆ ˆ ˆ Š Š Œ Œ Ÿ ˆ Š ˆ Š ˆ ˆŠ Œ œ ˆ.. Š Ö,, 1,.. ˆ μ,,.. μ³ μ,.. ÉÓÖ μ,,.š. ʳÖ,, Í μ ²Ó Ò ² μ É ²Ó ± Ö Ò Ê É É Œˆ ˆ, Œμ ± Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ ± Ê É
Διαβάστε περισσότεραˆ Œ ˆŸ Š ˆˆ ƒ Šˆ ƒ ƒ ˆ Šˆ ˆ ˆ Œ ˆ
Ó³ Ÿ. 2007.. 4, º 5(141).. 719Ä730 ˆ ˆ ƒˆÿ, Š ƒˆÿ ˆ Ÿ Ÿ Œ ˆ ˆ ˆ Œ ˆŸ Š ˆˆ ƒ Šˆ ƒ ƒ ˆ Šˆ ˆ ˆ Œ ˆ Š Œ Œ ˆ.. Š Öαμ,. ˆ. ÕÉÕ ±μ,.. ²Ö Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ ÖÉ Ö Ê²ÓÉ ÉÒ μéò μ ³ Õ ±μ Í É Í CO 2 O 2 ϲ μì
Διαβάστε περισσότεραCORROSION BEHAVIOR OF X70 PIPELINE STEEL IN SIMULATED KU ERLE SOIL SOLUTION WITH CO 2
44 1 Vol.44 No.1 8 1 149 1444 ACTA METALLURGICA SINICA Dec. 8 pp.149 1444 X7 µ CO ß ¹Ü ½ ¼»º ¾ («ÓËÐ ÅËË, «ÛÓÜ»«ÛÐ, «18) ³ ± Ó ¼ÄÞ ÏÑ ÀÔ Ë Ü (SSRT) ± CO Ý X7 Æ ¾ĐÄ Ì Î ¼ (SCC) ¹ É, Ê ÄÞ CO Ó ÛÜ Ö. Ð: CO
Διαβάστε περισσότεραP ² ± μ. œ Š ƒ Š Ÿƒ ˆŸ Œ œ Œ ƒˆ. μ²μ μ Œ Ê μ μ ±μ Ë Í μ É Í ±μ ³μ²μ (RUSGRAV-13), Œμ ±, Õ Ó 2008.
P3-2009-104.. ² ± μ ˆ ˆ Š Š ˆ œ Š ƒ Š Ÿƒ ˆŸ Œ œ Œ ƒˆ μ²μ μ Œ Ê μ μ ±μ Ë Í μ É Í ±μ ³μ²μ (RUSGRAV-13), Œμ ±, Õ Ó 2008. ² ± μ.. ²μ μ ± μé±²μ μé ÓÕÉμ μ ±μ μ ±μ ÉÖ μé Ö μ³μðóõ É μ μ ³ ²ÒÌ Ô P3-2009-104 ÓÕÉμ
Διαβάστε περισσότεραP ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Š ³ÒÏ,.. ± ˆ ŒˆŠˆ Š ˆŠ
P9-2008-53 ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Š ³ÒÏ,.. ± ˆ ŒˆŠˆ Š ˆŠ ˆ Œ MATLAB Š ³ÒÏ ƒ.., Š ³ÒÏ.., ±.. P9-2008-53 Î ÉÒ ³ ± Êα Í ±²μÉ μ Ì É ³ MATLAB É ÉÓ μ± μ ³μ μ ÉÓ ³ Ö Œ LAB ²Ö ÊÎ ÒÌ Î - Éμ Ë ± Ê ±μ É ², Î É μ É ²Ö μ Ö
Διαβάστε περισσότεραEditorís Talk. Advisor. Editorial team. Thank
1 Editorís Talk ❶ ⓿ ⓿ ❹ 2 ⓿ ❶ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ❹ ⓿ ⓿ ⓿ ❶ ⓿ ⓿ ❹ ⓿ ⓿ ⓿ ❽ ❾ & & ❽ ❾ ❽ ❾ ❼ Advisor Editorial team & & & Thank & & ⓿ ❶ ❶ ❶ ❶ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ❶ ⓿ ❹ ❶ ❶ ⓿ ❶ ⓿ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ❶ ⓿ ⓿ ❶ ⓿ ⓿ ⓿ ❶ ⓿ ❶ ❶
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΟΠΤΙΚΑ ΣΥΣΤΑΤΙΚΑ
ÔØ Ö ¾ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΟΠΤΙΚΑ ΣΥΣΤΑΤΙΚΑ ¾º½ Δημιουργία απλού παραθύρου Γιατηνδημιουργίαπαραθύρουθαχρειασ τείοχρήσ τηςνατοποθετήσ ειμέσ ασ ε μιακυρίωςεφαρμογήέναοπτικόσ υσ τατικό Ï ØµΤοπιοαπλόοπτικόσ υσ τατικόπουμπορείναχρησ
Διαβάστε περισσότερα.. ƒ²μ É, Œ. Œ Ï,. Š. μé ±μ,..,.. ³ μ μ, ƒ.. ÒÌ
13-2016-82.. ƒ²μ É, Œ. Œ Ï,. Š. μé ±μ,..,.. ³ μ μ, ƒ.. ÒÌ ˆ Œ ˆŸ Š Š Š ( ) ƒ ˆ ˆ ˆŒ Œ Ÿ Š Œ Š ˆŒ NA62. I. ˆ Œ ˆŸ Ÿ Œ ² μ Ê ² μ Ò É Ì ± Ô± ³ É ƒ²μ É... 13-2016-82 ² ³ Éμ μ²μ Ö μ ÒÌ μ μ²μ± Éμ ±μ É ÒÌ Ëμ
Διαβάστε περισσότεραEFFECT OF WELDING PROCESSING PARAMETERS ON POROSITY FORMATION OF MILD STEEL TREATED BY CO 2 LASER DEEP PENETRATION WELDING
49» 2 «Vol.49 No.2 2013 Ý 2 181 186 Ï ACTA METALLURGICA SINICA Feb. 2013 pp.181 186 Åà ÎCO 2 Þ ÛÑ Á Æ ³± ( ÊÀ¹ ÀÀÀ, Ê 130022) ÒÝ Å± ¾, Ô±¼ CO 2 Â, Đ Â Ó Ù É, ¼Â Å, ű˻»Â Æ Ð É «¼ Ò º ¹ ÒÝ Â Ñ º. Õ, ÒÝ
Διαβάστε περισσότεραSTUDY ON CYCLIC OXIDATION RESISTANCE OF HIGH NIOBIUM CONTAINING TiAl BASE ALLOY WITH ERBIUM
Ó 49 µ Ó 11 Vol.49 No.11 2013 11 Æ Ó 1369 1373 ACTA METALLURGICA SINICA Nov. 2013 pp.1369 1373 Ý Er Ù Nb TiAl Đß Æ ¹ ¾º ½ ( Ź Å Å, 100124) ± ½Þ Cu ÛÀ ÊÚ Ti 46Al 8Nb È Ti 46Al 8Nb 0.1Er Ì. ¼² ÚÆÆ, «Ì XRD,
Διαβάστε περισσότεραP Ë ³μ,.. μ μ³μ²μ,.. ŠμÎ μ,.. μ μ,.. Š μ. ˆ œ ˆ Š Œˆ ŠˆŒ ƒ Œ Ÿ ˆŸ Š ˆ ˆ -ˆ ˆŠ
P9-2008-102.. Ë ³μ,.. μ μ³μ²μ,.. ŠμÎ μ,.. μ μ,.. Š μ ˆ œ ˆ Š Œˆ ŠˆŒ ƒ Œ Ÿ ˆŸ Š ˆ ˆ -ˆ ˆŠ Ë ³μ... P9-2008-102 ˆ μ²ó μ Ô± μ³ Î ± ³ μ³ ²Ö μ²êî Ö Êα μ μ - ÉμÎ ± μ²êî É ÒÌ Ê ±μ ÒÌ Êαμ 48 Ö ²Ö É Ö μ μ ±²ÕÎ
Διαβάστε περισσότεραP ƒ. μ μ², Œ.. ˆ μ,.. μ ± Î Š Ÿ ˆ Œ ˆŸ ˆ Ÿ Š ˆ. ² μ Ê ² μ Ò É Ì ± Ô± ³ É.
P13-2011-120. ƒ. μ μ², Œ.. ˆ μ,.. μ ± Î Š Ÿ ˆ Œ ˆŸ ˆ Ÿ Š ˆ ² μ Ê ² μ Ò É Ì ± Ô± ³ É E-mail: sobolev@nrmail.jinr.ru μ μ². ƒ., ˆ μ Œ.., μ ± Î.. P13-2011-120 É μ ± ²Ö ³ Ö μ² ÒÌ Î Ö ÒÌ ±Í Ò É Ö Ô± ³ É ²Ó Ö
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 11: SPLINES. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 11: SPLINES Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται
Διαβάστε περισσότεραP Œ ²μ, Œ.. ƒê Éμ,. ƒ. ²μ,.. μ. ˆ ˆŸ Œˆ ˆŸ ˆ Š Œ ˆŸ Ÿ - ˆ ˆ ŠˆŒˆ Œ Œˆ ˆ œ ˆ Œ ˆ ŒˆŠ Œ -25
P6-2011-64.. Œ ²μ, Œ.. ƒê Éμ,. ƒ. ²μ,.. μ ˆ ˆŸ Œˆ ˆŸ ˆ Š Œ ˆŸ Ÿ - ˆ ˆ ŠˆŒˆ Œ Œˆ ˆ œ ˆ Œ ˆ ŒˆŠ Œ -25 Œ ²μ... P6-2011-64 ² μ Ö ²Õ³ Ö ± ³ Ö μ Í Ì μ Ò Ö μ-ë Î ± ³ ³ Éμ ³ μ²ó μ ³ ³ ± μé μ Œ -25 μ³μðóõ Ö μ-ë
Διαβάστε περισσότεραProbabilistic Approach to Robust Optimization
Probabilistic Approach to Robust Optimization Akiko Takeda Department of Mathematical & Computing Sciences Graduate School of Information Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Tokyo 52-8552,
Διαβάστε περισσότεραMODEL RESEARCH BASED ON LIQUID/SOLID TWO PHANSE FLOWS IN METALLURGY STIRRED TUBULAR REACTOR
Ø 46 Ø 8 Vol.46 No.8 2010 8 µ Ø 1004 1008 Ú ACTA METALLURGICA SINICA Aug. 2010 pp.1004 1008 ÆÙ ± /» à Á  À (ß ¼ Ö ², Ò ËÀ ËÚ Ð, ÇÓ 110819) ÅÊ Å ÑÆ«º, Î Æ«ß/ ÑÐÕ Ê, ¾ Õ Å º Ñ µ µô, Ñ Á±Í. Á Ð, ßÆ«Ã È,
Διαβάστε περισσότεραS i L L I OUT. i IN =i S. i C. i D + V V OUT
Ç ÒÓÚÒ ÓÒÚ ÖØÓÖ ÈÓ Ó ÒÓÚÒ Ñ ÔÖ Ñ ÓÒÚ ÖØÓÖ Ñ ÔÓ Ö ÞÙÑ Ú Ù ØÖ ÓÒÚ ÖØÓÖ Ù ÓÓ Ø Ù ¹ ÓÓ Øº ËÚ ØÖ ÓÒÚ ÖØÓÖ Ù Ö Ø Ö Ò Ñ Ò Ñ ÐÒ Ñ ÖÓ Ñ Ð Ñ Ò Ø Þ Ø Ú Ù Ò ÓÒØÖÓÐ Ò ÔÖ ÒÙ Ó Ù Ò Ð Ñ Ò ÓÒ ÒÞ ØÓÖº Æ Ò Ó ÓÚ ØÖ ÓÒÚ ÖØÓÖ
Διαβάστε περισσότεραΣχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων. Α.-Γ. Σταφυλοπάτης.
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Πειράματα Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες
Διαβάστε περισσότεραACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Sep., ( MR (2000) Õ È 32C17; 32F07; 35G30; 53C55
37 5 Ó Ä Ä Vol. 37 No. 5 014 9 ACTA MATHEMATICAE APPLICATAE SINICA Sep., 014 É Ì - Î Dirichle ÓÆ ÞÝÜ ÎÞÈÅÔÅ ÅÅ 100048 E-mail: wyin@mail.cnu.edu.cn Ñ - ƱРÑĐ» ³Æ Ð Û Ò ÌĐ Ø ÕÃ Ý Caran-Harogs ÚÆ - ƱРDirichle
Διαβάστε περισσότεραtan(2α) = 2tanα 1 tan 2 α
½º ÙÒ Ð ØØ ½º Ò Ò Å Ò Ò M 1 = {1,4,9,16,25,36,49,64,...}, M 2 = {4,6,8,9,10,12,14,15,...}. µ Ö Ò Ë M 1 ÙÒ M 2 ÙÖ Ò Ò Ö Ò Ø ÓÖÑ Ð Ù º µ Ò Ë M 1 M 2 Òº µ Ò Ë M 1 \M 2 ÙÒ M 2 \M 1 Òº µ Ï Ú Ð ÚÓÒ Ò Ò Ö Ú Ö
Διαβάστε περισσότεραP É Ô Ô² 1,2,.. Ò± 1,.. ±μ 1,. ƒ. ±μ μ 1,.Š. ±μ μ 1, ˆ.. Ê Ò 1,.. Ê Ò 1 Œˆ ˆŸ. ² μ Ê ² μ Ì μ ÉÓ. É μ ±, Ì μé μ Ò É μ Ò ² μ Ö
P11-2015-60. É Ô Ô² 1,2,.. Ò± 1,.. ±μ 1,. ƒ. ±μ μ 1,.Š. ±μ μ 1, ˆ.. Ê Ò 1,.. Ê Ò 1 Œ Œ ˆ Š Œ ˆ ˆ Œˆ ˆŸ ƒ Š ˆŒ Š ² μ Ê ² μ Ì μ ÉÓ. É μ ±, Ì μé μ Ò É μ Ò ² μ Ö 1 Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê 2 Œμ μ²ó ± μ Ê É Ò
Διαβάστε περισσότερα½ Τετραγωνίζω=κατασκευάζωκάτιίσουεμβαδούμεδοθέντετράγωνο. Δείτεκαιτην υποσημείωσηστηνπρότασηβ 14. ¾
Ã Ð Ó ËØÓ Õ ÛÒ ÐÓ ³ À ÛÑ ØÖ ØÛÒ ÇÖ Ó ÛÒÛÒ º½ ÇÖ ÑÓ ØÓÙ ÐÓÙ ³ ÌÓ ÐÓ ³ Ò ÒØÓÑÓ ÓÑÓ Ò Ñ Ñ ÒÓ ½ ÔÖÓØ Ó ÓÖ ¹ ÑÓ Ø Ò ÖÕ º ËØÓ Ñ Ð Ø ÖÓ Ñ ÖÓ ØÓÙ ÔÖ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÓÙ ÓÖÓ Ò ÓÖÓÙ ÙÒ Ù ÑÓ ÓÖ Ó ÛÒÛÒ Ø ØÖ ôòûò ÓÙ Ô
Διαβάστε περισσότεραFRICTION AND WEAR PROPERTIES OF SURFACE PLASMA Cr W ALLOYING LAYER OF γ TiAl ALLOY
Đ 49 Đ 11 Vol.49 No.11 2013 ³ 11 Đ 1406 1410 CT METLLURGIC SINIC Nov. 2013 pp.1406 1410 γ Til º Cr W º  û ÒÑ ( ÌÇ̵ Öà Å, 211106) Ë Ç º ÙÄÞ «γ Til Cr W. ÅÚÆ, γ Til Cr W, Ú Å ±, ÑÎ Ú Å 648.8 HV 0.1, ß³
Διαβάστε περισσότεραΑνώτερα Μαθηματικά ΙI
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ενότητα 9: Επικαμπύλια Ολοκληρώματα Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Ναυπηγών Μηχανικών ΤΕ Το περιεχόμενο του μαθήματος
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 4Ä5(174Ä175).. 682Ä688 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ
Ó³ Ÿ. 2012.. 9, º 4Ä5(174Ä175).. 682Ä688 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ ˆ œ ˆŸ FlexCtrl SCADA Ÿ Œ ˆ ˆˆ Š ˆ.. ± Ëμ μ 1,.. ² ±μ, Š.. ÒÎß, ˆ.. μ,.. ʱ Ï ±μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê É ÉÓ μ Ò É Ö μ ³³ Ö Î ÉÓ Éμ³ É Í Ê ±μ É ² ²
Διαβάστε περισσότερα{:=, :, goto, if, else} ß ß LB {beg, end, l 1, l 2,..., }.
Ù ¼ 2 Ô ØÙ ½ ÅÜ À Û ÐÄ Ñ Ñ À ³ Û À ³À ÆÀ 21 Ñ Ó Ï Ó±Ï ¹ ÐÄ Ý± ß Ð F ß Ð G B = (F, P) Ó±Ï Ó Ð WFF B B Ê Ð T B WFF B Ã Ó Ð QFF B À Ï Ð Ó±Ï ß È WFF B Ó È T B Ê 211 º Ó ± È Ó±Ï ¹ È Ñг Ó³ Ó³ ³ Ç Ó±Ï ½ ÁÂ
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 10: Μέθοδος Ελάχιστων Τετραγώνων. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 10: Μέθοδος Ελάχιστων Τετραγώνων Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο του
Διαβάστε περισσότεραP Ò±,. Ï ± ˆ ˆŒˆ Š ƒ ˆŸ. Œ ƒ Œ ˆˆ γ-š Œˆ ƒ ƒˆ 23 ŒÔ. ² μ Ê ². Í μ ²Ó Ò Í É Ö ÒÌ ² μ, É μí±, μ²óï
P15-2012-75.. Ò±,. Ï ± ˆ Œ ˆŸ ˆ, š Œ ˆ ˆŒˆ Š ƒ ˆŸ ˆ ˆ, Œ ƒ Œ ˆˆ γ-š Œˆ ƒ ƒˆ 23 ŒÔ ² μ Ê ² Í μ ²Ó Ò Í É Ö ÒÌ ² μ, É μí±, μ²óï Ò±.., Ï ±. P15-2012-75 ˆ ³ Ö μ Ì μ É, μ Ñ ³ ÒÌ μ É Ì ³ Î ±μ μ μ É μ Íμ Ö ÕÐ
Διαβάστε περισσότεραˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ Ä Œμ Ìμ. ±É- É Ê ± μ Ê É Ò Ê É É, ±É- É Ê, μ Ö
ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 2017.. 48.. 5.. 740Ä744 ˆ Œˆ ƒ Š Œ ˆ Œˆ ˆŸ ˆ ˆ ˆŸ ˆˆ ƒ ˆ Šˆ ˆ.. Œμ Ìμ ±É- É Ê ± μ Ê É Ò Ê É É, ±É- É Ê, μ Ö ±μ³ ² ± ÒÌ ³μ ʲÖÌ Ð É Ò³ ² ³ Š² ËËμ Î É μ - ³ μ É Ò Ë ³ μ Ò ³ Ò Å ²μ ÉÉ. Ì
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση Δημιουργία τυχαίων αριθμών
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Προσομοίωση Δημιουργία τυχαίων αριθμών Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραER-Tree (Extended R*-Tree)
1-9825/22/13(4)768-6 22 Journal of Software Vol13, No4 1, 1, 2, 1 1, 1 (, 2327) 2 (, 3127) E-mail xhzhou@ustceducn,,,,,,, 1, TP311 A,,,, Elias s Rivest,Cleary Arya Mount [1] O(2 d ) Arya Mount [1] Friedman,Bentley
Διαβάστε περισσότεραCONVECTION EFFECTS AND BANDING STRUCTURE FORMATION MECHANISM DURING DIRECTIONAL SOLIDIFICATION OF PERITECTIC ALLOYS I. Experimental Result
Õ 47 Õ 3 Vol.47 No.3 2011 3 ½ Õ 275 283 ACTA METALLURGICA SINICA Mar. 2011 pp.275 283 ± Æ µ «À I. Ý À ÈÇË 1,2) É 2) ÌÏÊ 1) Í Î 1) ÃÆÅ 1) ÂÄ 1) 1) Æ«º, Æ«150001 2) Æ«Í ÝÖ Ý Ö Ü, Æ«150001 Ê ÚÛ Ë Bridgman
Διαβάστε περισσότεραˆ Œ ˆ Ÿ ˆ ˆŸ Ÿ - ˆ ˆ Šˆ Š ˆŸˆ
Ó³ Ÿ. 2015.. 12, º 1(192).. 256Ä263 ˆ ˆ ƒˆÿ, Š ƒˆÿ ˆ Ÿ Ÿ Œ ˆ ˆ ˆ Š ˆ ˆ Œ ˆ Ÿ ˆ ˆŸ Ÿ - ˆ ˆ Šˆ Š ˆŸˆ.. ƒê,.. μ Ö, ƒ.. ³μÏ ±μ 1 Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ μ Ò μμé μï Ö ³ Ê μ ³ Ê ³Ò³ μ Í μ Ò³ ² Î ³ μ ³ É μ- ÊÕÐ
Διαβάστε περισσότεραPHOTOCATALYTIC PROPERTIES OF TiO 2 THIN FILMS PREPARED BY MICROARC OXIDATION AND DOPING ELECTROLYTES
44 Ø Vol.44 No. 08 Õ 1238 1242 ACTA METALLURGICA SINICA Oct. 08 pp.1238 1242 ÂØà + ÉÛÕ Ð¹ TiO 2 ¾ÃÓ 1) Æ 2) «1) 1) 2) 1) ½ Ȼ»»Ð, 1168 2) Ó È»»Ð, 1004 ß Ú ÚÒ ÀĐ«TiO 2 ºÄÀ Æ, ³ Æ Àß ĐÛ ². ³ о Í, ٠û
Διαβάστε περισσότεραEFFECTS OF Al Al 4 C 3 REFINER AND ULTRASONIC FIELD ON MICROSTRUCTURES OF PURE Mg
46 À 12 Vol.46 No.12 2010 12 1495 1500 ACTA METALLURGICA SINICA Dec. 2010 pp.1495 1500  Al Al 4 C ³ Mg ÇÅ Ë ÍÎÉ Ï ÊÌ ( ÑØ»Ó ËÂÝ ÐÜ, 110819) ± Al Al 4 C ÁÓÅ Ð Ã, Mg  ¹. Ö Ð² 1.0%Al Al 4 C ÁÓÅ ÁÓ É, α
Διαβάστε περισσότεραSchedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models
CIMS Vol.8No.72002pp.527-532 ( 100084) Petri Petri F270.7 A Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models Li Huifang and Fan Yushun (Department of Automation, Tsinghua University,
Διαβάστε περισσότεραA NEW ONE PARAMETER KINETICS MODEL OF DYNAMIC RECRYSTALLIZATION AND GRAIN SIZE PREDICATION
Õ 48 Õ 12 Vol.48 No.12 212 Û 12 Õ 151 1519 Í ACTA METALLURGICA SINICA Dec. 212 pp.151 1519 Æ È ÒÕ Þ Đ ÕÜÌÏ Ê ³ 1) µ²¹ 1) ½ 1) ¼ º 2) 1) ĐÔ CAD Ñ Á ¼, 23 2), Õ ÄÅËÏ, ÆÂ Ô Avrami Æ Ú ¾, ÀÂÏ º Ñ ¼Å ¾,  È
Διαβάστε περισσότεραÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÑÓÖ Û ÈÖÓÔØÙÕ ÛÒ ËÔÓÙ ÛÒ ÌÑ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ÛÒ È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ Å Ñ Û Ø Ò Ô Ø Ñ ØÛÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ
ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÑÓÖ Û ÈÖÓÔØÙÕ ÛÒ ËÔÓÙ ÛÒ ÌÑ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ÛÒ È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ Å Ñ Û Ø Ò Ô Ø Ñ ØÛÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ ¾ ÓÑ ¹ Ì Ø ÖØ»»¾ ÃÙ ÐôÑ Ø ÔÖ Ü ÛÒ ¹ ËØÓ Õ ô ÑÓÒ Ö Ñ Ø»¾¾ Ö Ñ Ø ÔÖ Ü ÔÓÙ Ø Ð Ø Ò Ò ÀºÍº Ò À ÔÖ ¾ Ù ôò
Διαβάστε περισσότεραΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
ÔØ Ö ΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Στοκεφάλαιοαυτόθαπαρουσ ιασ τούνμερικέςαπότιςδυνατότητεςπουπαρέχειη βιβλιοθήκη ÉÌσ εαρχείακαθώςκαιτρόποισ ύνδεσ ηςκαιεκτέλεσ ηςερωτημάτων σ εβάσ ειςδεδομένωνº º½ Ηκατηγορία
Διαβάστε περισσότεραMinimizing makespan in a three-stage flexible flowshop with identical machines and two batch processors
2017 12 31 4 Dec. 2017 Communication on Applied Mathematics and Computation Vol.31 No.4 DOI 10.3969/j.issn.1006-6330.2017.04.005 Æ ÛÝ ¹ÐĐÝÆßÌ ĐĐ 1, 1, 2 (1. ÆÆ ÆÆ 200444; 2. ¾Æ Æ ¾ 330031) ѺÛÏÖ Æº m
Διαβάστε περισσότερα476,,. : 4. 7, MML. 4 6,.,. : ; Wishart ; MML Wishart ; CEM 2 ; ;,. 2. EM 2.1 Y = Y 1,, Y d T d, y = y 1,, y d T Y. k : p(y θ) = k α m p(y θ m ), (2.1
2008 10 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.5 Oct. 2008 (,, 1000871;,, 100044) (,, 100875) (,, 100871). EM, Wishart Jeffery.,,,,. : :,,, EM, Wishart. O212.7. 1.,. 1894, Pearson.
Διαβάστε περισσότεραJ. of Math. (PRC) 6 n (nt ) + n V = 0, (1.1) n t + div. div(n T ) = n τ (T L(x) T ), (1.2) n)xx (nt ) x + nv x = J 0, (1.4) n. 6 n
Vol. 35 ( 215 ) No. 5 J. of Math. (PRC) a, b, a ( a. ; b., 4515) :., [3]. : ; ; MR(21) : 35Q4 : O175. : A : 255-7797(215)5-15-7 1 [1] : [ ( ) ] ε 2 n n t + div 6 n (nt ) + n V =, (1.1) n div(n T ) = n
Διαβάστε περισσότεραΘεωρία Συνόλων. Ενότητα: Τα πάντα σύνολα; Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών
Θεωρία Συνόλων Ενότητα: Τα πάντα σύνολα; Γιάννης Μοσχοβάκης Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Σημειώματα Σημειώμα ιστορικού εκδόσεων έργου Το παρόν έργο αποτελεί την έκδοση 1.1. Εχουν προηγηθεί οι κάτωθι
Διαβάστε περισσότεραv[m/s] U[mV] 2,2 3,8 6,2 8,1 9,7 12,0 13,8 14,2 14,6 14,9
Á ¹ È ÖÙÔ ½º ÖÞ ÚÓÞ Ö ÓÒ Ø ÒØÒÓÑ ÖÞ ÒÓÑ ÒØ ÒÞ Ø Ø v 1 = 45,0 m/s ÔÖÙ ÒÓÑ ÔÖ Ð ÞÙ Ó ÔÙØ Ñ ÒÓÖÑ ÐÒÓ Ò ÔÖ Ú ÔÖÙ Ö ÙØÓÑÓ Ð ÓÒ Ø ÒØÒÓÑ ÖÞ ÒÓÑ ÒØ ÒÞ Ø Ø v 2 = 15,0 m/s Ó Ò Ð º Í ÓÐ Ó Ö Ò ÚÓÞ Ñ ØÙ ÞÚÙ ÙÕ Ø ÒÓ
Διαβάστε περισσότεραEXPERIMENTAL RESEARCH ON MELTING SURFACE BEHAVIOR IN MOLD UNDER COMPOUND MAGNETIC FIELD
Ù 46 ¾ Ù 8 «Vol.46 No.8 21 8 Ù 118 124 ACTA METALLURGICA SINICA Aug. 21 pp.118 124»³ ¾ Æ À ÃÅÄ ÇÂÁ (Đ Î ÌÝÈ ³ÏÚÆ, 11819) ÛÕ½Û Sn 32%Pb 52%Bi Ä Ù ÐÞ É, Ç Ê É ÛÓ ÄÉ ( É + ³É ) Ù ± ÚÒ ÓÆ ÐÃ. Ç, Á ÞÉ Ä, ÒÝ
Διαβάστε περισσότεραCongruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2
International Journal of Algebra, Vol. 8, 24, no. 5, 239-246 HIKARI Ltd, www.m-hikari.com http://dx.doi.org/.2988/ija.24.422 Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2 Ligong An and
Διαβάστε περισσότεραÅÊ NEAR (Near-Earth Asteroid Rendezvous) Hayabusa
54 5 Å ² Vol.54 No.5 2013 9 ACTA ASTRONOMICA SINICA Sep., 2013 ËÃ Ý Ï Õ Ç 1,2 ¾ ½ 1,2 ¼ 1,2 º»¹ 1,2 (1 ÆÆ 210008) (2 Ð ¼² 210008) ÝÙºÝÐ Å µ» Ð ºÝÐ À Ò Ì Å ½ ¼¾»Ð Ö»ÖÈÙ Ä Üº Ö Â ± J2000.0 Ú Đ» (118.02,
Διαβάστε περισσότεραƒ Š ˆ Šˆ Š Œˆ Šˆ Š ˆŒ PAMELA ˆ AMS-02
ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 2017.. 48.. 5.. 582Ä588 œ ˆ Œ ˆ Š Ÿ Š Œ ƒ Š ˆ Šˆ Š Œˆ Šˆ Š ˆŒ PAMELA ˆ AMS-02.. ² ± 1, Š. Œ. ²μͱ 2,.. μ μ³μ²μ 1,. ˆ. Ê 2,.Œ.ƒ ²Ó 2,.. Ê 1,.. Š ²²μ 1, 2,.. ŠÊ Íμ 1,,.. ʱÓÖ μ 1,. ƒ. Œ
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 3(187).. 431Ä438. Š. ˆ. ±μ,.. ŒÖ²±μ ±,.. Ï Ìμ μ,.. μ² ±μ. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê
Ó³ Ÿ. 2014.. 11, º 3(187).. 431Ä438 Œ ˆŠ ˆ ˆ Š ƒ Š ˆŒ ˆŒ Š Š Š ƒ ˆŸ ŠˆŒ Œ ˆ Œ Š. ˆ. ±μ,.. ŒÖ²±μ ±,.. Ï Ìμ μ,.. μ² ±μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μé É ² Ò Ê²ÓÉ ÉÒ ÊÎ Ö ³ μéò Éμ ±μ É ÒÌ Ëμ ÒÌ É Ê μ± ( É μê) Ì
Διαβάστε περισσότεραTHE MICRO FABRICATING PROCESS AND ELECTRO- MAGNETIC PROPERTIES OF TWO KINDS OF Fe POWDERS WITH DIFFERENT GRAIN SIZES AND INTERNAL STRAINS
Ý 4 Ý «Vol.4 No. Ü Ò Ý 97 972 ACTA METALLURGICA SINICA Aug. pp.97 972 Ð Ü Î Ý 2 Fe Å ÑÏÆË ß Ø Å «( Àº¾ºÎ Ç Õ Þ ß¼, 430070) Ì 2 Õ Å Å Å ² Fe ÕØл ± ÅØ ÎµØ., Fe, ÅÕ Å, Å Å Fe Õ± Å «, ² h ØлºØÔÑ Fe ; ØлºĐ
Διαβάστε περισσότεραStabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
Διαβάστε περισσότεραΘεωρία Συνόλων. Ενότητα: Επιλογής επόμενα. Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών
Θεωρία Συνόλων Ενότητα: Επιλογής επόμενα Γιάννης Μοσχοβάκης Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Σημειώματα Σημειώμα ιστορικού εκδόσεων έργου Το παρόν έργο αποτελεί την έκδοση 1.1. Εχουν προηγηθεί οι κάτωθι
Διαβάστε περισσότεραNov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 7(163).. 855Ä862 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. . ƒ. ² ͱ 1,.. μ μ Íμ,.. μ²ö,.. ƒ² μ,.. ² É,.. ³ μ μ, ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Œμ μ μ,. Œ.
Ó³ Ÿ. 2010.. 7, º 7(163).. 855Ä862 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ ˆ œ ˆŠ Ÿ ˆŸ Š Ÿ Š. ƒ. ² ͱ 1,.. μ μ Íμ,.. μ²ö,.. ƒ² μ,.. ² É,.. ³ μ μ, ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Œμ μ μ,. Œ. Ð ±μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ Ö ± É μ É Êα Ê ±μ ÒÌ μéμ μ
Διαβάστε περισσότεραˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ Ä1350 ˆ ˆ Š -3
ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 2018.. 49.. 4.. 1343Ä1350 ˆ ƒ ŒŒ ˆ ˆ Œ ƒˆ ˆˆ ˆ Š ˆ ˆ Š -3.. ŠÊ Ö 1,, ˆ.. μ 2,.. ɱμ 1, 2,.. 1, 2,.. Ê 1,.. Ê 2,.. μ ±μ 2, ˆ. Œ. μ 1, 2,.. Ÿ 1, Œ.. ² ± 2 1 ˆ É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Œμ ± 2 ˆ É
Διαβάστε περισσότεραP ² Ì μ Š ˆ Œˆ Š Œ Œˆ. ² μ Ê ² Nuclear Instruments and Methods in Physics Research.
P1-2017-59.. ² Ì μ ˆ Š ˆ ˆ ƒˆ ˆˆ γ-š ƒ Œˆ Š ˆ Œˆ Š Œ Œˆ ² μ Ê ² Nuclear Instruments and Methods in Physics Research. Section A E-mail: zalikhanov@jinr.ru ² Ì μ.. P1-2017-59 μ ÒÏ ÔËË ±É μ É É Í γ-± Éμ μ
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 4: Διανυσματικές Συναρτήσεις μιας Μεταβλητής. Αθανάσιος Μπράτσος
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 4: Διανυσματικές Συναρτήσεις μιας Μεταβλητής Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο
Διαβάστε περισσότεραΟπτικόςΠρογραμματισ μός. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος
ΟπτικόςΠρογραμματισμός ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼½ ÔØÖ ½ ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σεαυτήτηνενότηταθαεξεταστούνμερικέςαπότιςβασικέςδομέςπάνωστις οποίεςστηρίζεταιηβιβλιοθήκη É̺Οιδομέςαυτέςπεριλαμβάνουνδυναμικούς πίνακες
Διαβάστε περισσότεραMotion analysis and simulation of a stratospheric airship
32 11 Vol 32 11 2011 11 Journal of Harbin Engineering University Nov 2011 doi 10 3969 /j issn 1006-7043 2011 11 019 410073 3 2 V274 A 1006-7043 2011 11-1501-08 Motion analysis and simulation of a stratospheric
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 6(155).. 805Ä813 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. ˆ.. ³ Ì μ, ƒ.. Š ³ÒÏ, ˆ.. Š Ö. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê. Ÿ. ʲ ±μ ±
Ó³ Ÿ. 2009.. 6, º 6(155).. 805Ä813 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ Œ ˆ ˆ Œ ˆŒ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Ÿ Œ ƒ ˆ ˆŠ ˆ.. ³ Ì μ, ƒ.. Š ³ÒÏ, ˆ.. Š Ö Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê Ÿ. ʲ ±μ ± ˆ É ÉÊÉ Ö μ Ë ± μ²ó ±μ ± ³ ʱ, Š ±μ, μ²óï Œ É ³ É Î ±μ ±μ³
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 5(147).. 777Ä786. Œ ˆŠ ˆ ˆ Š ƒ Š ˆŒ. ˆ.. Š Öαμ,. ˆ. ÕÉÕ ±μ,.. ²Ö. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê
Ó³ Ÿ. 2008.. 5, º 5(147).. 777Ä786 Œ ˆŠ ˆ ˆ Š ƒ Š ˆŒ ˆŒˆ Šˆ Œ Š ƒ ˆŒ œ ƒ - Ÿ ˆ.. Š Öαμ,. ˆ. ÕÉÕ ±μ,.. ²Ö Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ± μ, ÎÉμ ² ³ Ö Éμ³ μ-ô³ μ μ μ ±É μ³ É μ Ìμ É μ μ ³μ² ±Ê² CN CO 2 N 2. ±
Διαβάστε περισσότεραMorganναδώσειμίαεναλλακτικήμέθοδο,αποδεικνύονταςπρώταότιηευθείαπουδιχοτομεί κάθεταμίαχορδήπεριέχειτοκέντροτουκύκλου. Παρ όλααυτά,καιαυτήημέθοδοςέχει
Ã Ð Ó ËØÓ Õ ÛÒ ÐÓ ³ È Ö ÐÓÙ º½ È Ö Õ Ñ Ò ØÓÙ ÐÓÙ ³ ÇÖ ÑÓ ½ ½½ ÈÖ Ø ½ ÈÛ Ö ÓÙÑ ØÓ ÒØÖÓ ØÓÙ ÐÓÙº ÈÖÓØ ¾ ½ ÉÓÖ ÐÓ Ø ÑÒ Ñ ÒÓ ÔØ Ñ ÒÓ º ÈÖÓØ ½ ½ ÔØ Ñ Ò º ÈÖÓØ ¾¼ ¾¾ ½ ÛÒ ØÑ Ñ Ø ÐÓÙ Ø ØÖ ÔÐ ÙÖ ÐÓÙº à ï Ä ÁÇ
Διαβάστε περισσότεραSocialDict. A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement
SocialDict 1 2 2 2 Web SocialDict A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement Yo Ehara, 1 Takashi Ninomiya, 2 Nobuyuki Shimizu 2 and Hiroshi Nakagawa
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 7(163).. 798Ä802 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. .. Ëμ μ. Î ± É ÉÊÉ ³..., Œμ ±
Ó³ Ÿ. 2010.. 7, º 7(163).. 798Ä802 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ ˆ Š ˆ œ Š Š Œ ˆ Œ ˆ.. Ëμ μ Î ± É ÉÊÉ ³..., Œμ ± Ò Ê²ÓÉ ÉÒ Î ² μ μ ³μ ² μ Ö É Í μ ÒÌ μí μ ² Î ÒÌ Ì - ³ Ì É ² Í Ö ²Ó μéμî ÒÌ Ô² ±É μ ÒÌ Êαμ ʲÓÉ ÉÒ ³ ³ É
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένα Μαθηματικά
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Εφαρμοσμένα Μαθηματικά Ενότητα 6: Συναρτήσεις πολλών Μεταβλητών Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Βιοϊατρικής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 6: Επικαμπύλια Ολοκληρώματα. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 6: Επικαμπύλια Ολοκληρώματα Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο του μαθήματος
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. XX, NO. X, XXXX XXXX Supplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation
Διαβάστε περισσότεραΑνώτερα Μαθηματικά ΙI
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ενότητα 5: Συναρτήσεις Πολλών Μεταβλητών Μέρος ΙI Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Ναυπηγών Μηχανικών ΤΕ Το περιεχόμενο
Διαβάστε περισσότεραŒ ˆ Œ Ÿ Œˆ Ÿ ˆŸŒˆ Œˆ Ÿ ˆ œ, Ä ÞŒ Å Š ˆ ˆ Œ Œ ˆˆ
ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 018.. 49.. 4.. 907Ä917 Œ ˆ Œ Ÿ Œˆ Ÿ ˆŸŒˆ Œˆ Ÿ ˆ œ, Ä ÞŒ Å Š ˆ ˆ Œ Œ ˆˆ.. ³μ, ˆ. ˆ. Ë μ μ,.. ³ ʲ μ ± Ë ²Ó Ò Ö Ò Í É Å μ ± ÊÎ μ- ² μ É ²Ó ± É ÉÊÉ Ô± ³ É ²Ó μ Ë ±, μ, μ Ö μ ² Ìμ μé Ê Ö ±
Διαβάστε περισσότεραNo. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. Jul TH166 TG659 A
7 2016 7 No. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique Jul. 2016 1001-2265 2016 07-0122 - 05 DOI 10. 13462 /j. cnki. mmtamt. 2016. 07. 035 * 100124 TH166 TG659 A Precision Modeling and
Διαβάστε περισσότεραŒˆ ˆ ƒ ˆŸ Ÿ ˆ ˆ Ÿ Œˆ ˆ
Ó³ Ÿ. 2017.. 14, º 1(206).. 176Ä189 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ Œˆ ˆ ƒ ˆŸ Ÿ ˆ ˆ Ÿ Œˆ ˆ.. Š μ,. ˆ. Š Î 1 Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μé ³ É É Ö μ²êî μ μ μ μ μ ² Ö Êα ÉÖ ²ÒÌ μ μ ÊÐ Ö ³ Ï μ³μðóõ ± μ Ö Êα μ μ Ì μ É. ± μ μ ÊÐ
Διαβάστε περισσότεραÓ³ Ÿ , º 7(156).. 62Ä69. Š Œ œ ƒˆˆ ˆ ˆŠ. .. ŠÊ²Ö μ 1,. ƒ. ²ÓÖ μ 2. μ ± Ê É É Ê Ò μ μ, Œμ ±
Ó³ Ÿ. 009.. 6, º 7(156.. 6Ä69 Š Œ œ ƒˆˆ ˆ ˆŠ ˆŒ ˆ - ˆ ƒ ˆ ˆ ˆŸ Š -Œ ˆ Šˆ ˆ.. ŠÊ²Ö μ 1,. ƒ. ²ÓÖ μ μ ± Ê É É Ê Ò μ μ, Œμ ± É ÉÓ μ Ò ÕÉ Ö ²μ Í Ò - μ Ò ² É Ö ³ ÖÉÓ Ì ÒÎ ² ÖÌ, μ²ó ÊÕÐ Ì ±μ ± 4- μ Ò. This paper
Διαβάστε περισσότερα