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高级解决方案再生料母粒
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稳态母小波的视觉评估——...
表 4 分别列出了每个参与者使用能量、熵和方差特征的分类器性能。给出了每个母小波和特征集的最高准确度。性能最成功的分类器算法在准确度之下给出。表 4 的最后一列还给出了平均分类器准确度。在这些准确度最高的算法中，集成学习器算法的准确度最高，达 43 次。
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母牛奶微生物组之间的关联，...
1食品技术，安全与健康系，生物科学工程学院，根特大学，根特，比利时2 2号儿科和儿童健康系，加拿大温尼伯大学，加拿大温尼伯大学3马尼托巴省跨学科诊所泌乳中心（MILC） UnitéNutritionet and LardiesMétaboliques5儿科学系和Larsson-Rosenquist基金会母亲 - 米尔克 - 米尔克 - 米尔克 - 米尔克 - 米尔克·米尔克·米尔克（MOMI CORE）（MOMI CORE）（MOMI CORE）和人牛奶研究所（HMI），加利福尼亚州圣地亚哥，圣地亚哥，圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚大学，美国加利福尼亚州拉霍亚大学，美国6号伯克，美国哥伦比亚省州人类学，美国7号，美国7号，美国，美国6号。 Recherche et d'Efferception EnSantéPourL'Afrique（Africsanté），Bobo-Dioulasso，Burkina Faso1食品技术，安全与健康系，生物科学工程学院，根特大学，根特，比利时2 2号儿科和儿童健康系，加拿大温尼伯大学，加拿大温尼伯大学3马尼托巴省跨学科诊所泌乳中心（MILC） UnitéNutritionet and LardiesMétaboliques5儿科学系和Larsson-Rosenquist基金会母亲 - 米尔克 - 米尔克 - 米尔克 - 米尔克 - 米尔克·米尔克·米尔克（MOMI CORE）（MOMI CORE）（MOMI CORE）和人牛奶研究所（HMI），加利福尼亚州圣地亚哥，圣地亚哥，圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚大学，美国加利福尼亚州拉霍亚大学，美国6号伯克，美国哥伦比亚省州人类学，美国7号，美国7号，美国，美国6号。 Recherche et d'Efferception EnSantéPourL'Afrique（Africsanté），Bobo-Dioulasso，Burkina Faso
通过应用人工神经网络评估的母亲和新生儿的胎盘和周围组织中的产前环境应激源和DNA甲基化水平
1 Department of Translational Research and of New Surgical and Medical Technologies, University of Pisa, 56126 Pisa, Italy 2 Autism Research Unit, Villa Santa Maria Foundation, 22038 Tavernerio, Italy 3 Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell'Emilia Romagna, Chemical Department, Via P. Fiorini 5, 40127 Bologna,意大利4新生儿学和NICU，临床和实验医学系，56126，意大利PISA 5 56126 PISA实验与临床医学系的妇产科和妇科第1单元，意大利PISA 56126 PISA，意大利6妇产科和妇产科2，PISA University Hosporty，Persologicy of Pathologicy of Pathologicy of Pathologicy of 56126 PISA，PISA，PISA，ITALY 7。大学医院，意大利PISA 56126 8欧洲癌症与环境研究所（ECERI），1000比利时，比利时9号，Cagliari大学外科科学系和新生儿重症监护室和Neonatal重症监护室，Aou Cagliari，Aou Cagliari，09124 Cagliari，Italy Cagliari，Italy Italy 10 9124 ITALY STROCATION ITALY SECUDATION，PISA HOSTECATY HOSSICAL，PIS A SOFFESSION HOSSICAL，PISA HOSTERCE *，PISA HOSTERCE * 661，PIS，566 PIS，566 PIS： lucia.migliore@unipi.it†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
兼容所有 TT RGB PLUS 电源
所有 Thermaltake TT RGB PLUS 产品均可连接到 Razer Chroma 生态系统。安装 TT RGB PLUS 软件和 Razer Synapse 3。
有向平面图中的多源多源最大流量
他们分别向所有来源和下沉，但这种减少并不能保留平面性。使用Orlin的算法进行稀疏图[21]导致O（n 2 / log N）的运行时间。对于少于u的整数容量，可以使用Goldberg and Rao [9]的算法，它导致O（n1。5 log n log u）。Miller和Naor [19]首先研究了具有多个来源和水槽的平面图中的最大流量。他们为所有水槽和来源都位于单个面边界的情况下给出了一种分裂和争议算法。插入Henzinger等人的线性最短路径算法。[12]产生O（n log n）的运行时间。Borradaile和Harutyunyan具有相同的运行时间的迭代算法[2]。Miller和Naor还为源头和水槽位于K不同面部边界的情况下提供了一种算法。使用O（n log N） - 时源单源单源单源最大流量算法和klein [3]产生O（k 2 n log 2 n）的运行时间。Miller和Naor表明，当知道多少商品在每个来源和每个水槽都产生/消耗时，可以找到一致的流量路由，而尊重ARC容量的一致路由可以降低到最短的最短路径[19]，可以在O（n log 2 N/ log log 2 n/ log log log N n n/ log log N n n n n/ log log n n）时[20]。