Technique Comparison(기술 비교)란 무엇입니까?
Technique Comparison 기술 비교 - The study goes through different comparative studies such as technique comparison and controller comparison to defend superiority of proposed MVO algorithm and suggested tilt fuzzy controller. [1] The inter-technique comparison was undertaken at a patient and segment level. [2] This workflow and technique comparison can be applied to other plant canopy models, such as the vertical distribution of nitrogen, carbohydrates, photosynthesis, etc. [3] Additionally an inter-technique comparison was included for the bulk chemical composition obtained by means of the X-ray fluorescence PIXE and XRF techniques. [4] Multi-technique comparisons between emulsion and pure squalane revealed that a hydrocarbon only based fluid could not replicate the traction promoting properties of the emulsion. [5] Material comparison (19%) and technique comparison (16%) were the 2 most popular themes. [6] Future directions are proposed, including suggestions on data collection, technique comparison, industrial participation, cost-benefit analyses and the future of mineral engineering training. [7] To show the accuracy and reliability of the technique comparisons are made between the variational iteration algorithm-I with an auxiliary parameter and classic variational iteration algorithm-I. [8] Inter-technique comparisons included linear regression and Bland–Altman analyses. [9] The inter-technique comparisons showed good correlations(r-values: LVEDV 0. [10] This article proposes a two-technique comparison, a proposed deep-convolution neural network and transfer learning with the pre-trained model mobilnetv2 , for hand gestures recognition of American sign language. [11]본 연구는 제안된 MVO 알고리즘과 제안된 틸트 퍼지 제어기의 우수성을 방어하기 위해 기술비교, 제어기 비교 등 다양한 비교연구를 거친다. [1] 기술 간 비교는 환자 및 세그먼트 수준에서 수행되었습니다. [2] 이 워크플로우 및 기술 비교는 질소, 탄수화물, 광합성 등의 수직 분포와 같은 다른 식물 캐노피 모델에 적용할 수 있습니다. [3] 또한 X선 형광 PIXE 및 XRF 기술을 통해 얻은 벌크 화학 조성에 대한 기술 간 비교가 포함되었습니다. [4] 에멀젼과 순수한 스쿠알란 사이의 다중 기술 비교는 탄화수소 기반 유체가 에멀젼의 견인 촉진 특성을 복제할 수 없다는 것을 보여주었습니다. [5] 재료비교(19%)와 기술비교(16%)가 가장 인기 있는 2가지 주제였다. [6] 데이터 수집, 기술 비교, 산업 참여, 비용 편익 분석 및 광물 공학 교육의 미래에 대한 제안을 포함하여 향후 방향을 제안합니다. [7] 기술의 정확성과 신뢰성을 보여주기 위해 보조 매개변수가 있는 변형 반복 알고리즘-I와 고전적인 변형 반복 알고리즘-I를 비교합니다. [8] 기술 간 비교에는 선형 회귀 및 Bland-Altman 분석이 포함되었습니다. [9] 기술간 비교는 좋은 상관관계를 보였다(r-value: LVEDV 0. [10] 이 기사에서는 미국 수화의 손 제스처 인식을 위해 사전 훈련된 모델 mobilnetv2 를 사용한 두 가지 기술 비교, 제안된 심층 컨볼루션 신경망 및 전이 학습을 제안합니다. [11]