Method Simple
방법 단순

Method Simple(방법 단순)란 무엇입니까?

Method Simple 방법 단순 - A robust domain of attraction could be obtained by solving a single semi-definite program, rendering our method simple to implement. ^[1] The C-C method, based on Correlation Integral, is a method simpler than Mutual Information and has been proposed to select optimally τw and τ∗. ^[2] This makes the method simple, robust and efficient. ^[3] As a corollary, an explicit criterion for H to have order 8 is given through a method simpler than the existing one. ^[4] A novel enumerator formulation makes this method simpler and easier to extend for different maintenance types than existing methods. ^[5] Hence, the main superiority of the proposed method over preceding sensorless commutation methods is the simultaneous elimination of the phase shifter and LPF, which makes the method simple and cost-effective. ^[6] Finally, the computationally-minimal workflow required for obtaining measurements makes the method simple to implement in most laboratories. ^[7]
강력한 끌어당김 영역은 단일 준정부호 프로그램을 해결하여 우리의 방법을 구현하기 쉽게 만들면 얻을 수 있습니다. ^[1] 상관 적분(Correlation Integral)에 기반한 C-C 방법은 상호 정보보다 간단한 방법으로 τw와 τ*를 최적으로 선택하기 위해 제안되었습니다. ^[2] 이것은 방법을 간단하고 강력하며 효율적으로 만듭니다. ^[3] 그 결과 H가 8차를 가지기 위한 명시적 기준은 기존 방법보다 간단한 방법을 통해 주어진다. ^[4] 새로운 열거자 공식은 이 방법을 기존 방법보다 다양한 유지 관리 유형에 대해 더 간단하고 쉽게 확장할 수 있도록 합니다. ^[5] 따라서 제안된 방법이 기존의 센서 없는 정류 방법에 비해 가장 큰 장점은 위상 천이 장치와 LPF를 동시에 제거하여 방법을 간단하고 비용 효율적으로 만드는 것입니다. ^[6] 마지막으로, 측정값을 얻는 데 필요한 최소한의 계산 워크플로로 인해 대부분의 실험실에서 이 방법을 간단하게 구현할 수 있습니다. ^[7]

Segmentation Method Simple 분할 방법 단순

Methods: To separate BAC in mammograms, we propose a light-weight fine vessel segmentation method Simple Context U-Net (SCU-Net). ^[1] METHODS To separate BAC in mammograms, we propose a light-weight fine vessel segmentation method Simple Context U-Net (SCU-Net). ^[2] To take advantage of the spatial information of data, we put forward a novel graph construction method for semi-supervised learning, called SLIC Superpixel-based l2,1-norm Robust Principal Component Analysis (SURPCA2,1), which integrates superpixel segmentation method Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) into Low-rank Decomposition. ^[3]
방법: 유방 조영술에서 BAC를 분리하기 위해 경량 미세 혈관 분할 방법인 Simple Context U-Net(SCU-Net)을 제안합니다. ^[1] 행동 양식 유방 조영술에서 BAC를 분리하기 위해 경량 미세 혈관 분할 방법 Simple Context U-Net(SCU-Net)을 제안합니다. ^[2] 데이터의 공간 정보를 활용하기 위해 우리는 SLIC Superpixel-based l2,1-norm Robust Principal Component Analysis(SURPCA2,1)라고 하는 반지도 학습을 위한 새로운 그래프 구성 방법을 제안합니다. 낮은 순위 분해로의 선형 반복 클러스터링(SLIC). ^[3]

method simple linear

As the industrial sector is one of the most important for the department of Santander, a study was carried out of 45 companies belonging to the industrial sector of Bucaramaga, Santander, regarding two of the dimensions of the dynamic capacity of absorption of knowledge by implementing the method simple linear regression under the ordinary least squares statistical scheme. ^[1] To take advantage of the spatial information of data, we put forward a novel graph construction method for semi-supervised learning, called SLIC Superpixel-based l2,1-norm Robust Principal Component Analysis (SURPCA2,1), which integrates superpixel segmentation method Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) into Low-rank Decomposition. ^[2] The analysis used in this study is OLS (Ordinary Least Square) method simple linear regression analysis in 2001-2017. ^[3] The variables are processed by method simple linear regression using SPSS 21 analysis. ^[4]
산업 부문은 산탄데르 부서에서 가장 중요한 것 중 하나이기 때문에 산탄데르 부카라마가의 산업 부문에 속한 45개 기업을 대상으로 수행을 통한 지식 흡수의 동적 능력의 두 가지 차원에 대한 연구가 수행되었습니다. 방법은 일반 최소 제곱 통계 체계에서 단순 선형 회귀입니다. ^[1] 데이터의 공간 정보를 활용하기 위해 우리는 SLIC Superpixel-based l2,1-norm Robust Principal Component Analysis(SURPCA2,1)라고 하는 반지도 학습을 위한 새로운 그래프 구성 방법을 제안합니다. 낮은 순위 분해로의 선형 반복 클러스터링(SLIC). ^[2] 본 연구에서 사용한 분석은 2001-2017년에 OLS(Ordinary Least Square) 방식의 단순선형회귀분석이다. ^[3] 변수는 SPSS 21 분석을 사용한 단순 선형 회귀 방법으로 처리됩니다. ^[4]

method simple additive

However, in reality Simple Additive Weigthing (SAW) are carried still not optimal in the implementation of the selection of out standing employees this study aims to determine the assessment process and the selection of out standing employees the system use the method Simple Additive Weigthing (SAW) by using the ctriteria that have been used, namely work Ethincs, Absenteenism, Discipline, Cooperation and Responsible. ^[1] Bank Rakyat Indonesia using the method Simple Additive Weighting (SAW). ^[2] Fuzzy Method Simple Additive Weighting (F-SAW) is one method in DSS that can help resolve unstructured problems and can accommodate weakness of SAW method in linguistic and numerical assessments. ^[3]
그러나 현실에서는 SAW(Simple Additive Weigthing)가 여전히 우수인재선발의 시행에 최적이 아닌 방식으로 실시되고 있으며, 본 연구는 평가과정을 결정하고 우수인재를 선발하는 시스템을 Simple Additive Weigthing(SAW) 방식을 사용하는 것을 목적으로 한다. ) 사용된 기준, 즉 업무 윤리, 결근, 규율, 협력 및 책임을 사용하여. ^[1] SAW(Simple Additive Weighting) 방법을 사용하는 Bank Rakyat Indonesia. ^[2] F-SAW(Fuzzy Method Simple Additive Weighting)는 구조화되지 않은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있고 언어 및 수치 평가에서 SAW 방법의 약점을 수용할 수 있는 DSS의 한 방법입니다. ^[3]

method simple random 방법 단순 무작위

The research time was from September - October 2020, the research site was in the Al-Ihsan Bandung Inpatient Installation with themethod simple random sampling and there were 56 respondents who had fulfilled the inclusion and exclusion criteria filling out a validated questionnaire regarding the level of knowledge with the behavior of using personal protective equipment on cleaning staff at the inpatient installation of Al - Ihsan Regional Hospital, West Java Baleendah Bandung Province. ^[1] Sampling technique using probability sampling with method simple random sampling. ^[2] This research used one-group pretest-posttet design method simple random sampling method with 16 samples in the working area of Siulak Deras Community Health Center, collecting data through interview with measuring result using numerical Analog Visual (NAV). ^[3]
연구 기간은 2020년 9월부터 10월까지이며, 연구 장소는 단순 무작위 샘플링 방법으로 Al-Ihsan Bandung 입원 환자 시설에 있었고 지식 수준에 대한 검증된 설문지를 작성하는 포함 및 제외 기준을 충족한 56명의 응답자가 있었습니다. West Java Baleendah Bandung Province에 있는 Al-Ihsan 지역 병원의 입원 환자 시설에서 청소 직원에게 개인 보호 장비를 사용하는 행동. ^[1] 단순 랜덤 샘플링 방법으로 확률 샘플링을 사용하는 샘플링 기법. ^[2] 본 연구는 Siulak Deras Community Health Center의 작업 영역에서 16개의 샘플로 단일 그룹 사전 테스트-사후 디자인 방법 단순 무작위 샘플링 방법을 사용하고 수치 아날로그 비주얼(NAV)을 사용하여 측정 결과와 인터뷰를 통해 데이터를 수집했습니다. ^[3]

method simple context 메소드 단순 컨텍스트

Methods: To separate BAC in mammograms, we propose a light-weight fine vessel segmentation method Simple Context U-Net (SCU-Net). ^[1] METHODS To separate BAC in mammograms, we propose a light-weight fine vessel segmentation method Simple Context U-Net (SCU-Net). ^[2]
방법: 유방 조영술에서 BAC를 분리하기 위해 경량 미세 혈관 분할 방법인 Simple Context U-Net(SCU-Net)을 제안합니다. ^[1] 행동 양식 유방 조영술에서 BAC를 분리하기 위해 경량 미세 혈관 분할 방법 Simple Context U-Net(SCU-Net)을 제안합니다. ^[2]