Networks Systems(네트워크 시스템)란 무엇입니까?
Networks Systems 네트워크 시스템 - The SARA (Administration Applications and Networks Systems) Network and the Reúnete© Service offer solid, secure, free technology is available to all prisons, to set in motion telemedicine programs at a nationwide level. [1]SARA(행정 응용 프로그램 및 네트워크 시스템) 네트워크 및 Reúnete© 서비스는 전국 수준에서 원격 의료 프로그램을 시작하기 위해 모든 교도소에서 사용할 수 있는 견고하고 안전한 무료 기술을 제공합니다. [1]
Neural Networks Systems 신경망 시스템
Inspired by some achievements, the results obtained in this paper are more general and can easily test the stability of practical neural networks systems. [1] With the recent growth of Artificial Intelligence and Neural Networks systems, alternatives to the Von Neumann architecture are on development to run these algorithms efficiently in terms of speed, size and power consumption [1] – [3]. [2] We then describe two Deep Neural Networks systems aimed at learning intuitive physics in an unsupervised way, using only physically possible videos. [3] The existence and globally exponential stability of stationary solutions are investigated for such random delay neural networks systems, which may be regarded as a generalization for the case of the constant equilibrium point in the literature. [4] This paper considers the problem of stabilization with event-triggered guaranteed cost control for a class of uncertain neural networks systems with time delays, where the time delays are assumed to be non-differentiable time-varying. [5] , novel summation inequality) which is novelty than the famous Jensen inequality engaged in the framework of discrete-time neural networks systems. [6] The need for further development of neural networks systems is required. [7] This paper is concerned with the modified function projective synchronization of Cohen–Grossberg neural networks systems with parameter mismatch and mixed time-varying delays. [8]일부 성과에서 영감을 얻은 이 문서에서 얻은 결과는 보다 일반적이며 실제 신경망 시스템의 안정성을 쉽게 테스트할 수 있습니다. [1] 최근 인공 지능 및 신경망 시스템의 성장과 함께 Von Neumann 아키텍처의 대안이 속도, 크기 및 전력 소비 측면에서 이러한 알고리즘을 효율적으로 실행하기 위해 개발되고 있습니다[1] – [3]. [2] 그런 다음 물리적으로 가능한 비디오만 사용하여 감독되지 않은 방식으로 직관적인 물리학을 학습하는 것을 목표로 하는 두 가지 심층 신경망 시스템에 대해 설명합니다. [3] 이러한 랜덤 지연 신경망 시스템에 대해 고정 솔루션의 존재와 전역 지수 안정성을 조사했는데, 이는 문헌에서 일정 평형점의 경우에 대한 일반화로 간주될 수 있습니다. [4] 이 논문은 시간 지연이 미분할 수 없는 시간에 따라 변한다고 가정되는 시간 지연이 있는 불확실한 신경망 시스템 클래스에 대해 이벤트 트리거 보장된 비용 제어를 통한 안정화 문제를 고려합니다. [5] , 새로운 합계 부등식)는 이산 시간 신경망 시스템의 프레임워크에 관여하는 유명한 Jensen 부등식보다 참신합니다. [6] 신경망 시스템의 추가 개발이 필요합니다. [7] 이 논문은 매개변수 불일치 및 혼합 시변 지연이 있는 Cohen-Grossberg 신경망 시스템의 수정된 기능 투영 동기화에 관한 것입니다. [8]
Sensor Networks Systems
in dynamic Wireless sensor networks systems, the risk of systems services and the constant change makes it a biggest challenge even though there are more attempts to acquire and process huge-scale live data. [1] Among the proposals, the ones that includes integrated sensor networks systems are becoming increasingly popular due to their potential to perform the structure health evaluation even during these equipment are still in use, which results in a significant reduction in the economical and productive impact that other systems cause and the possibility to introduce new evaluation techniques that exploit the sensor and programming flexibility. [2] Predictive farming is an approach to advance assets and improve development through the gathering of important data and deploying wireless sensor networks systems. [3]다이나믹한 무선 센서 네트워크 시스템에서 시스템 서비스의 위험과 끊임없는 변화는 거대한 규모의 라이브 데이터를 수집하고 처리하려는 시도가 더 많이 있음에도 불구하고 가장 큰 과제입니다. [1] 제안 중 통합 센서 네트워크 시스템을 포함하는 시스템은 이러한 장비가 여전히 사용되는 동안에도 구조 상태 평가를 수행할 수 있는 가능성으로 인해 점점 더 대중화되고 있으며, 결과적으로 다른 시스템보다 경제적이고 생산적인 영향이 크게 감소합니다. 센서와 프로그래밍 유연성을 활용하는 새로운 평가 기술을 도입할 가능성과 원인. [2] 예측 농업은 중요한 데이터를 수집하고 무선 센서 네트워크 시스템을 배포하여 자산을 발전시키고 개발을 개선하는 접근 방식입니다. [3]