Two Parts
두 부분

두 부분으로 구성된 이 논문에서 첫 번째 부분은 Yolo(You Only Look Once) 알고리즘을 사용하여 주변의 물체 감지에 구현됩니다. 사람, 트럭, 버스, 신호등, 오토바이, 움푹 들어간 곳, 습지는 Convolutional Neural Network와 max-polling 레이어를 사용하여 예측을 통해 작은 목표물에 대한 탐지를 개선하고 이러한 딥 러닝 기술은 현실 세계를 탐지하는 높은 정확도를 제공합니다.

그런 다음 두 부분으로 구성된 FPA 합성곱 신경망을 설계합니다.

설문지는 데이터 수집 도구로 구축되었으며 두 부분으로 구성되었습니다. 첫 번째 부분: 간호 직원의 인구 통계학적 특성(연령, 성별, 교육 수준, 병원 경험 년, 응급 상황 경험 및 교육 수준, 두 번째 부분은 다음을 포함합니다. 응급실에서 담당하는 우선 순위에 대한 간호 직원의 지식, 네 가지 영역으로 구성됩니다.

데이터 수집 도구에는 인구통계학적 질문과 특정 질문의 두 부분으로 구성된 자체 제작 설문지가 포함되었습니다.

I: 두 부분으로 구성된 구조화된 인터뷰 질문지.

데이터 수집 도구: 두 부분으로 구성된 구조화된 인터뷰 설문지: 파트 1: 연구 대상 학생의 인구통계학적 데이터 및 파트 2: 정서적 학대 설문지.

기술적인 횡단면 연구는 두 부분으로 구성된 평가 양식을 사용하여 수행되었습니다.

목적: 이 코로나 팬데믹 기간 동안 학부생을 위한 온라인 교육의 유용성을 평가하고, 온라인 교육의 단점을 지적하고, 미래를 위한 온라인 교육의 개선 영역을 학습하기 위해 자료 및 방법: 130에 대한 기술 횡단면 연구 학생들은 인도 오디샤주 부바네스와르에서 이루어졌습니다. 설문지는 개인 정보 및 특정 정보의 두 부분으로 구성되었습니다. 설문의 첫 번째 부분은 연령, 성별 등과 관련된 질문으로 구성되었습니다. 두 번째 부분은 온라인 교육에 관한 질문이었습니다. 피어슨의 카이-제곱 시험을 적용하고 유의도를 5%로 설정 결과: 대부분의 학생(83 3%)이 강의실 강의가 지식을 전달하는 가장 좋은 수단이라고 생각하여 유의미했다(p<0 001). 학생 수(88 1%)는 온라인 교육이 교실 수업을 제외하고 가장 좋은 교육 방법이라는 데 동의했습니다. 거의 모든 학생(93%)이 온라인 교육에 크게 동의했습니다. 고통은 이 현재의 유행성 시나리오에서 배우는 가장 좋은 방법입니다 , 온라인 교육의 역할은 학부생과 대학원생 모두 의대/치과 학생이 학업을 따라잡는 데 중요해졌습니다.

이 횡단면 연구는 두 부분으로 구성된 설문 조사를 사용하여 성인을 평가했습니다. (a) 인구 통계 및 일반 건강 및; (b) PA 관련 질문.

방법 이 횡단면 연구는 두 부분으로 구성됩니다.

이 3D SAR 재구성 프레임워크는 특징 추출 생성적 적대 네트워크와 3D 재구성 생성 네트워크의 두 부분으로 구성됩니다.

ACN은 두 부분으로 구성된 종단 간 프레임워크입니다. 분기 예제를 생성하기 위한 GAN(Generative Adversarial Networks)으로 구성된 적대 단계와 다양한 예제를 학습하기 위한 여러 분류기로 구성된 공동 증류 단계입니다.

이 연구의 도구는 두 부분으로 된 연구원이 만든 설문지를 포함합니다.

데이터 수집은 개인의 특성과 통증의 중증도의 두 부분을 포함하는 연구원이 만든 설문지로 이루어졌습니다.

시험 제제의 구성 성분은 두 부분으로 나눴습니다. 각 성분의 한 부분은 미처리 시험 제형으로 정의되었고, 나머지 부분과 동물의 세 그룹은 유명한 Biofield Energy Healer Mr.

시험 제형 성분은 두 부분으로 나뉘었다; 한 섹션은 처리되지 않은 테스트 제형(UT)으로 정의된 반면 테스트 제형의 다른 부분은 유명한 Biofield Energy Healer Mr.

데이터는 자가 관리 설문지, 인구통계학적 특성, 그리고 필수 신생아 간호에 대한 조산사 간호사의 지식을 두 부분으로 나눈 설문지를 사용하여 수집되었습니다.

데이터 수집 도구: 세 가지 도구가 사용되었습니다. 도구(I): 자가 관리 설문지; 1부는 간호사 개인의 특성에 관한 데이터를 수집하는 것이고, 2부는 코로나19에 대한 간호사의 지식을 묻는 질문이었다.

버그 보고 할당의 시간 소모와 불일치를 줄이기 위해 우리는 가중 순환 신경망, 즉 DTPM을 기반으로 한 버그 복구를 위한 개발자 추천 모델을 제시합니다. 고차원 의미 특징 벡터, 다른 하나는 패널티 행렬을 단일 은닉층 신경망으로 결합하여 보다 합리적인 개발자 권장 사항을 얻습니다.

알고리즘은 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째는 전기 가격 및 부하 수요의 미래 불확실성을 극복하기 위한 순환 신경망 기반 딥 러닝입니다.

우리는 MagnetIO라고 하는 새로운 유형의 햅틱 액츄에이터를 시연합니다. 두 부분으로 구성됩니다. 하나는 사용자의 손톱에 착용하는 배터리 구동식 보이스 코일이고, 다른 하나는 모든 표면(일상 물건 , 사용자의 신체, 가전제품 등

우리는 MagnetIO라고 하는 새로운 유형의 햅틱 액츄에이터를 시연합니다. 두 부분으로 구성됩니다. 하나는 사용자의 손톱에 착용하는 배터리 구동식 보이스 코일이고, 다른 하나는 모든 표면(일상 물건 , 사용자의 신체, 가전제품 등

이 편지에서는 두 부분으로 구성된 새로운 딥 러닝 지원 탐색 필터가 제안됩니다. 공격(AOA) 및 측면 슬립 각도(SSA) 및 상태 추정을 위한 무향 칼만 필터.

이 모델은 CNN(Convolutional Neural Network)과 TLSTM(장기 단기 기억)의 두 부분으로 구성됩니다.

컨트롤러는 먼저 가상 입력에 의한 궤적 추적을 위해 백스테핑 제어가 제공되는 두 부분으로 설계되며, 이 방법과 분수 터미널 슬라이딩 모드 제어의 조합이 제안됩니다.

FTC 설계는 각각 SMO(Sliding Mode Observer)와 SMC(Sliding Mode Control) 방식을 사용하는 결함 재구성 부분과 내결함성 제어 부분의 두 부분으로 구성됩니다.

실험은 2,2,2,2-테트라듀테로-4,4-디메틸-4-실라펜탄산(TSP)과 4,4-디메틸-4-실라펜탄-1-암모늄 트리플루오로아세테이트를 평가하기 위한 파트 1의 두 부분으로 나누어졌습니다. (DSA)는 혈청 및 소변 샘플에 대한 최적의 내부 표준입니다.

실험은 2,2,2,2-테트라듀테로-4,4-디메틸-4-실라펜탄산(TSP)과 4,4-디메틸-4-실라펜탄-1-암모늄 트리플루오로아세테이트를 평가하기 위한 파트 1의 두 부분으로 나누어졌습니다. (DSA)는 혈청 및 소변 샘플에 대한 최적의 내부 표준입니다.

따라서 본 논문에서는 다중 에이전트 시스템이 확률적인 의미에서 형성 합의를 달성할 수 있도록 분산 제어기를 설계하고, 슬라이딩 모드 제어기와 확률 밀도 함수 보상기의 두 부분을 결합한다.

주요 기여는 공칭 분산 컨트롤러와 적응 슬라이딩 모드 컨트롤러의 두 부분을 포함하는 분산 적응 슬라이딩 모드 컨트롤러를 설계하는 것입니다.

여기에서 2-DOF 구조의 설계 절차는 폐루프 시스템을 안정화하기 위해 H ∞ 컨트롤러를 설계하는 것과 2차 컨트롤러로 HOSIDF(higher order sinusoidal input description functions) 기반 보상기를 구현하는 두 부분으로 나뉩니다. 규범 경계 불확실성이 이미 존재하는 전체 폐쇄 루프 시스템의 외란 감쇠 성능을 높입니다.

개루프 시스템을 두 부분(변경된 부분과 변경되지 않은 부분)으로 분할하고 고차 일반화된 실베스터 방정식(HGSE)에 대한 솔루션을 활용하여 폐루프 시스템의 피드백 이득 행렬의 완전한 매개변수 표현은 다음과 같습니다. 확립된.

데이터 수집 도구: 첫 번째 도구는 두 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분은 개인 데이터이고 두 번째 부분은 임상 간호 교육(UBCNE) 도구의 무례한 행동, 두 번째 도구입니다. 비판적 사고 성향 척도 및 세 번째 도구 번아웃 인벤토리.

데이터 수집 도구: 첫 번째 도구는 두 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분은 개인 데이터, 두 번째 부분은 직업 조정 도구, 두 번째 도구는 비생산적인 작업 행동 체크리스트 및 세 번째 Maslach의 소진 인벤토리 척도입니다.

사우디 대학들은 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19) 위기 동안 전통적인 교육의 대안으로 가정 교육을 준비하고 구현하기 위해 엄청난 노력을 기울였습니다. 사우디 고등 교육 정량적 연구 설계를 사용하여 준비, 실행 및 평가 측면에서 학생들의 관점을 평가했습니다. Prince Sattam bin Abdul-Aziz University에서 총 97명의 학생을 모집했습니다. 설문지의 1부에서는 참가자의 인구통계학적 정보를 수집하고, 2부는 코로나19 기간 교육실천의 장벽인 준비(7문항), 시행(8문항), 평가(7문항) 등 34개 항목으로 나누어 배포하였다. -12개 항목을 포함한 19개 항목을 포함하여 결과는 대부분의 참가자 학생들이 전쟁에 긍정적으로 응답한 것으로 나타났습니다. ds COVID-19 기간 동안 긴급 원격 교육 적용(3 ​​86 +/- 1 13) 차원, 준비(3 98 +/- 1 12), 시행(3 77 +/- 1 17), 평가(3 19 +/- 1 30), 대다수의 학생들이 과반수 항목에 대해 긍정적인 응답을 보였으며, 또한 COVID-19 기간 동안 긴급 원격 교육을 적용하는 관점에서 남녀 간에 유의한 차이가 없었다. 학생들은 자체 학습을 용이하게 하는 긴급 원격 교육을 선호했습니다.

주요 결과는 두 부분으로 나눌 수 있습니다. a) 실내 공기량이 열 성능에 미치는 영향은 멕시코 중부 지역의 세 가지 대표적인 기후에서 시간의 비율로 입증되었으며 b) 실내 공기 사이에 관계가 발견되지 않았습니다. 습하지 않은 추운 기후에서의 체적 및 열적 쾌적성; 아습 온대 기후에서는 두 가지 다른 모델에서 동일한 수의 쾌적 시간이 발견되었으며, 아습 온대 기후에서는 실내 공기량과 쾌적 시간 사이에 반비례 관계가 발견되었습니다.

바람 진동 응답은 균일한 바람 진동 응답과 맥동 바람 진동 응답의 두 부분으로 분해됩니다.

이 방법은 크게 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째 부분, 전력 시스템의 대용량 데이터 및 전력 시스템의 동적 규제를 분석하는 데 사용되는 Neo4j 프레임워크 모델, 다른 프레임워크 모델을 비교 및 ​​분석하는 데 사용되는 Python 소프트웨어입니다. 2부, 동적 낙뢰와 기존 보호 방법의 비교.

이 방법은 공간 품질 평가와 시간 품질 평가의 두 부분으로 구성됩니다.

따라서 본 연구에서는 두 부분으로 구성된 신뢰 네트워크 구축을 위한 묵시적 접근 방식을 제안하였다.

시스템은 주로 미세 유동층과 진공 온라인 샘플링의 두 부분으로 구성됩니다.

이 검토는 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째 부분은 새로운 전달 시스템의 필요성과 용융 담금질에서 템플릿 기반 졸-겔 메조포러스로의 여정이 어떻게 진행되었는지에 대해 설명합니다.

설문지는 인구통계학적 데이터와 심리적 고통 지표의 두 부분으로 구성됩니다.

데이터 수집 도구: 두 부분으로 구성된 구조화된 인터뷰 설문지: 파트 1: 연구 대상 학생의 인구통계학적 데이터 및 파트 2: 정서적 학대 설문지.

제안된 방법은 두 부분으로 구성되었습니다.

스펙트럼의 처음 두 부분은 가시성을 위해 120과 40의 비율로 조정됩니다.

그런 다음 처음 두 부분의 결과를 융합하여 세 번째 부분으로 보내고 DCR 블록에서 깊은 공간적 특징을 추출합니다.

방법 연구는 환자 설문지와 인터뷰의 두 부분으로 구성되었습니다.

이 연구는 중재 교육 프로그램과 데이터를 수집하고 다변수 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 특성에 따라 참가자가 감사원이 될 수 있고 의향이 있는 정도를 평가하기 위한 단면 설계의 두 부분으로 구성되었습니다.

다음 두 부분에서는 암 형성의 메커니즘을 설명하고 비만과 암의 관계를 이해할 수 있는 방식으로 논의합니다.

폭염의 영향을 줄이기 위해 비교분석, 사례분석, 유도를 통해 세계 주요 국가의 폭염재난 대응방안을 연구하고 있으며 폭염재난감시와 조기경보시스템의 두 부분으로 나뉜다. 및 열 건강 행동 계획.

용량 결과를 증명하는 것은 일반적으로 달성 가능성과 용량에 대한 일치하는 하한 및 상한을 설정하는 반대의 두 부분으로 구성됩니다.

이 시스템은 데이터베이스의 두 부분을 포함합니다. 첫 번째 부분은 문장과 모음 /a/, /i/ 및 /u/가 있는 SVD의 모든 음성을 포함하며, 고음, 저음 및 일반 음높이로 발화됩니다. 두 번째 부분은 정상 음높이에서 생성되는 모음 /a/를 기반으로 일반적인 세 ​​가지 유형의 병리(낭종, 폴립 및 마비)의 음성 샘플을 사용합니다.

설문지는 두 부분으로 구성되었습니다.

그것은 두 부분으로 구성되었습니다: 다학문적 현장 조사와 설문 조사.

둘째, 양적 결과를 확인하기 위해 두 부분으로 구성된 크라우드 소싱 연구 내에서 동일한 컬러맵을 제시했습니다.

데이터 수집 도구에는 인구통계학적 질문과 특정 질문의 두 부분으로 구성된 자체 제작 설문지가 포함되었습니다.

이 두 부분은 우리의 방법이 대상 가장자리 아티팩트, 작은 범위 블러, 빈약한 세부 캡처 등의 어려움을 극복하도록 할 수 있습니다.