Model Model
型号型号

Model Model(型号型号)研究综述

Model Model 型号型号 - Specifically, our contributions include (a) individual modeling: we propose and evaluate the ŁFmodel, ŁTmodel and \Vmodel parametric models to describe dwell times of unlooped/looped media and viewers which outperform alternatives, (b) aggregate modeling: we show how to flexibly summarize the respective joint distributions of multivariate parametrized fits across many samples using Vine Copulas in the analog \ALFmodel, \ALTmodel and \AVmodel models, which enable inferences regarding aggregate behavioral patterns, and offer the ability to simulate real-looking engagement data (c) anomaly detection: we demonstrate our aggregate models can robustly detect anomalies present during training ($0. ^[1] We have evaluated our method on two different audio datasets, demonstrating that the syncretic strategy can makes the promotion of model model's performance more robust and faster than the other strategies, and subsampling the historical labeled dataset can reduce unnecessary computing costs and storage space. ^[2] For academician, this will be a reference for futher research, to develop their model model. ^[3] The open string sector of the topological B-model model on CY $(m+2)$-folds is described by $m$-graded quivers with superpotentials. ^[4] The results show that the SWAT and TOPMODEL models presented an inferior performance compared to the numerical-based models (RT and ANN). ^[5] Suspected mutations were subjected to SWISS-MODEL modeling and analysis of protein structure change by Pymol software and conservation of amino acids across various species. ^[6] Their aim is to improve decision support by providing relevant, adequate information regarding the real-world target of interest, or making it clear why today’s model models are not up to that task for the particular target of interest. ^[7] Forest dynamics of two Norway spruce (Picea abies) dominated stands were simulated with MOTTI and Hmodel models. ^[8] The validity and accuracy of the model model are verified by comparing the load prediction value with the actual load value, which can be used for central air conditioning. ^[9] cuttings transport, we have extended the Lagrangian Discrete-Particle-Model model of the commercial code ANSYS Fluent 17. ^[10] The presented im-model model of protecting information from unauthorized access in the software environment “CPN Tools” can be used as a tool in assessing the security of special bodies for the attestation of informatization objects and structural divisions of authorized departments. ^[11]
具体来说，我们的贡献包括 (a) 个体建模：我们提出并评估 ŁFmodel、ŁTmodel 和 \Vmodel 参数模型，以描述表现优于替代方案的非循环/循环媒体和观众的停留时间，(b) 聚合建模：我们展示了如何灵活地在模拟 \ALFmodel、\ALTmodel 和 \AVmodel 模型中使用 Vine Copulas 总结多个样本的多元参数化拟合的各自联合分布，从而能够推断聚合行为模式，并提供模拟真实参与数据的能力 (c)异常检测：我们展示了我们的聚合模型可以稳健地检测训练期间存在的异常（0.0 美元）。 ^[1] 我们在两个不同的音频数据集上评估了我们的方法，证明融合策略可以使模型模型的性能提升比其他策略更健壮和更快，并且对历史标记数据集进行二次采样可以减少不必要的计算成本和存储空间。 ^[2] 对于院士来说，这将作为进一步研究的参考，以开发他们的模型模型。 ^[3] CY $(m+2)$-folds 上的拓扑 B 模型模型的开弦扇区由具有超电势的 $m$-分级箭袋描述。 ^[4] 结果表明，与基于数值的模型（RT 和 ANN）相比，SWAT 和 TOPMODEL 模型的性能较差。 ^[5] 对疑似突变进行 SWISS-MODEL 建模，并通过 Pymol 软件分析蛋白质结构变化，并在不同物种中保存氨基酸。 ^[6] 他们的目标是通过提供有关现实世界中感兴趣的目标的相关、充分的信息来改进决策支持，或者明确为什么今天的模型模型不能胜任特定感兴趣目标的任务。 ^[7] 使用 MOTTI 和 Hmodel 模型模拟了两种以挪威云杉 (Picea abies) 为主的林分的森林动态。 ^[8] 通过负荷预测值与实际负荷值的对比验证模型模型的有效性和准确性，可用于中央空调。 ^[9] 岩屑运输，我们扩展了商业代码 ANSYS Fluent 17 的拉格朗日离散粒子模型模型。 ^[10] 提出的保护信息免受未经授权访问的IM模型模型“CPN工具”可以作为评估特殊机构安全性的工具，用于认证信息化对象和授权部门的结构部门。 ^[11]

ini bertujuan untuk

Penelitian ini bertujuan untuk: (1) membuat model blended learning dengan pendekatan cooperative (2) mengetahui kualitas model blended learning dengan pendekatan cooperative (3) mengetahui keefektifan model model blended learning dengan pendekatan cooperative pada mata kuliah Ilmu Lingkungan. ^[1] Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui perbedaan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa melalui model pembelajaran SSCS menggunakan media LKPD dengan model model pembelajaran konvensional pada materi Penyajian Data untuk siswa kelas VII SMP Negeri 3 Kepanjen, (2) Mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa melalui model pembelajaran SSCS menggunakan media LKPD pada materi Penyajian Data untuk siswa kelas VII SMP Negeri 3 Kepanjen. ^[2] Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keaktifan dan prestasi belajar siswa kelas XI IPA 3 SMA Negeri 1 Ngemplak Boyolali tahun pelajaran 2016/ 2017 melalui penerapan model model pembelajaran reciprocal teaching dengan metode drill pada mata pelajaran matematika. ^[3]
本研究旨在：(1) 创建一个采用合作方法的混合学习模型 (2) 确定采用合作方法的混合学习模型的质量 (3) 确定采用合作方法的混合学习模型在环境科学中的有效性培训班。 ^[1] 本研究旨在：(1) 通过使用 LKPD 媒体的 SSCS 学习模型与 SMP Negeri 3 Kepanjen VII 班学生的数据演示材料的传统学习模型，确定学生解决数学问题的能力的差异，(2) 描述学生的通过 SSCS 学习模型解决数学问题的能力在 SMP Negeri 3 Kepanjen 的 VII 班学生的数据演示材料中使用 LKPD 媒体。 ^[2] nan ^[3]

Climate Model Model 气候模型模型

Here, we investigate the AIS sensitivity to different warmings with an ensemble of four simulations performed with the polar regional climate model Modele Atmospherique Regional (MAR) forced by two CMIP5 and two CMIP6 models over 1981–2100. ^[1] Here, we investigate the AIS sensitivity to different warmings with an ensemble of four simulations performed with the polar regional climate model Modele Atmospherique Regional (MAR) forced by two CMIP5 and two CMIP6 models over 1981–2100. ^[2] For this purpose, the regional climate model Modele Atmospherique Regional (MAR) was forced by two general circulation models (NorESM1-M and MIROC5) with five convective schemes (namely: two versions of the Bechtold schemes, the Betts–Miller–Janjic scheme, the Kain–Fritsch scheme, and the modified Tiedtke scheme) in order to assess changes in future precipitation quantities/distributions and associated uncertainties. ^[3]
在这里，我们通过在 1981-2100 年间由两个 CMIP5 和两个 CMIP6 模型强制执行的极地区域气候模型 Modele Atmospherique Regional (MAR) 进行的四个模拟的集合来研究 AIS 对不同变暖的敏感性。 ^[1] 在这里，我们通过在 1981-2100 年间由两个 CMIP5 和两个 CMIP6 模型强制执行的极地区域气候模型 Modele Atmospherique Regional (MAR) 进行的四个模拟的集合来研究 AIS 对不同变暖的敏感性。 ^[2] nan ^[3]

Menggunakan Model Model 使用模型

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model pembelajaran dengan menggunakan model Model Student Team Achievement Divison (STAD) dapat meningkatkan hasil belajar PPKn materi keberagaman dalam masyarakat Indonesia siswa Kelas VII A SMP Negeri 1 Gandusari semester 2 tahun pelajaran 2017/2018. ^[1] Hasil uji Effect Size dengan menggunakan model model Problem Based Learning dan Problem Solving terdapat hasil Sig. ^[2] Teknik analisis data menggunakan model model analisis interaktif Miles dan Hubermann. ^[3]
结果表明，使用学生团队成就部门（STAD）模型的学习模型可以提高 2017/2018 学年 SMP Negeri 1 Gandusari 第 2 学期 VII A 级学生在印度尼西亚社会多样性材料上的 Civics 学习成果。 ^[1] 使用基于问题的学习和问题解决模型的效果大小测试的结果是 Sig 的结果。 ^[2] nan ^[3]

Mixture Model Model 混合模型模型

The study achieved better performance than other related researches which used Vector Quantization and Gaussian Mixture Model modelling techniques. ^[1] 94% on Subspace Gaussian Mixture Model model in comparison to that of basic LPCC approach respectively. ^[2] Furthermore, the model‐estimated levels and linear slopes of lipids were calculated at each age point according to the latent class growth mixture model model parameters and their first derivatives, respectively. ^[3]
该研究取得了比其他使用矢量量化和高斯混合模型建模技术的相关研究更好的性能。 ^[1] 与基本 LPCC 方法相比，子空间高斯混合模型模型分别为 94%。 ^[2] nan ^[3]

Adalah Model Model

sementara model yang digunakan dalam melakukan kolaborasi adalah model model menyerupai model Donor- recipient Model karena model ini merupakan model moderat yang didasarkan pada gagasan bahwa sejumlah aktor menguasai informasi dan keahlian untuk mengontrol kebijakan yang konsisten dengan kepentingan sosial yang banyak tersebut. ^[1] sementara model yang digunakan dalam melakukan kolaborasi adalah model model menyerupai model Donor- recipient Model karena model ini merupakan model moderat yang didasarkan pada gagasan bahwa sejumlah aktor menguasai informasi dan keahlian untuk mengontrol kebijakan yang konsisten dengan kepentingan sosial yang banyak tersebut. ^[2] Model terbaik secara keseluruhan adalah model model Regresi Logistik dengan skema combine sampling dan tanpa proses feature selection dengan rata-rata nilai akurasi, specificity, sensitivity dan AUC masing-masing sebesar 78,13%, 79,16%, 64,44% dan 77,77%. ^[3]
而用于进行合作的模型是一个类似于捐赠者-接受者模型的模型，因为该模型是一个温和的模型，它基于许多参与者拥有信息和专业知识来控制符合这些社会利益的政策的想法。 ^[1] 而用于进行合作的模型是一个类似于捐赠者-接受者模型的模型，因为该模型是一个温和的模型，它基于许多参与者拥有信息和专业知识来控制符合这些社会利益的政策的想法。 ^[2] nan ^[3]

Learning Model Model

The results shows that there is a difference between student learning outcomes in the E-Learning class + SFAE Learning Model, and student learning outcomes applied by the SFAE Learning Model model and students who gained the greatest influence from E-Learning + SFAE Learning Model on student economic learning outcomes, namely 0 , 0929. ^[1] The results show improvement in the effectiveness of collaboration by applying the TGT cooperative learning model model on Mathematics subjects. ^[2]
结果表明，E-Learning课堂+SFAE学习模型的学生学习成果与SFAE学习模型模型应用的学生学习成果和E-Learning+SFAE学习模型对学习效果影响最大的学生的学习成果存在差异。学生经济学习成果，即 0 , 0929。 ^[1] 结果表明，通过将 TGT 合作学习模型模型应用于数学科目，可以提高协作的有效性。 ^[2]

Hubbard Model Model

Due to existing of atom-pair tunneling, describing quantum phenomena of ultracold atom-gas clouds in an asymmetrical double-well trap, the asymmetrical extended Bose-Hubbard model is better than the previous Bose-Hubbard model model by comparing with the experiment data in reference[1]. ^[1] Tweaking the Hubbard model Modeling high-temperature superconductivity (HTS) remains extremely challenging. ^[2]
由于原子对隧穿的存在，描述了非对称双阱阱中超冷原子-气体云的量子现象，通过与实验数据对比，非对称扩展 Bose-Hubbard 模型优于之前的 Bose-Hubbard 模型。参考文献[1]。 ^[1] 调整 Hubbard 模型 对高温超导 (HTS) 建模仍然极具挑战性。 ^[2]

Mathematical Model Model

In this study, a mathematical model modelling the flowback behavior of salt in a multi-porous medium consisting of hydraulic fractures (HF), induced natural fractures (IF) and shale matrix (MP) under multi-phase flow conditions is proposed. ^[1] This method uses the thought of elementary work to build mathematical model models from two aspects of sugarcane leaf and brush cluster. ^[2]
在这项研究中，提出了一个数学模型，模拟了多相流动条件下盐在由水力裂缝 (HF)、诱导天然裂缝 (IF) 和页岩基质 (MP) 组成的多孔介质中的返排行为。 ^[1] nan ^[2]

Regression Model Model

Introduction Likelihood-Based Statistical Inference Statistical evidence Statistical inference Likelihood concepts and law of likelihood Likelihood-based methods Profile likelihood-based confidence intervals Likelihood ratio tests (LRTs) Maximum likelihood estimate (MLE) Model selection Generalized Regression Model Examples of regression data Definition of generalized regression models (GRMs) Special cases of GRM Likelihood inference MLE with iterative reweighted least squares Model checking General Linear Model Definition of the general linear model (GLM) Estimate of regression coefficients Test of linear hypotheses Confidence regions and intervals Model checking Nonlinear Regression Model Definition of the nonlinear regression model Estimate of regression parameters Approximate distribution of LRT statistic Profile likelihood-based confidence region Profile likelihood-based confidence interval LRT for a hypothesis on finite set of functions Model checking Generalized Linear Model Definition of generalized linear model (GLIM) MLE of regression coefficients Binomial and Logistic Regression Models Data Binomial distribution Link functions Likelihood inference Logistic regression model Models with other link functions Nonlinear binomial regression model Poisson Regression Model Data Poisson distribution Link functions Likelihood inference Log-linear model Multinomial Regression Data Multinomial distribution Likelihood function Logistic multinomial regression model Proportional odds regression model Other Generalized Linear Regressions Models Negative binomial regression model Gamma regression model Other Generalized Regression Models Weighted GLM Weighted nonlinear regression model Quality design or Taguchi model Lifetime regression model Cox regression model Appendix A: Data Sets Appendix B: Notation Used for Statistical Models Bibliographic notes appear at the end of each chapter. ^[1] Several predictive modelling techniques of K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Decision Tree and Logistic Regression Model models were used to predict student’s performance whether excellent or non-excellent. ^[2]
引言 基于似然的统计推断 统计证据 统计推断 似然概念和似然法则 基于似然的方法 剖析基于似然的置信区间 似然比检验 (LRT) 最大似然估计 (MLE) 模型选择 广义回归模型 回归数据示例 广义定义回归模型 (GRM) 特殊情况 GRM 似然推断 MLE 与迭代重加权最小二乘 模型检查 一般线性模型 一般线性模型 (GLM) 的定义 回归系数估计 线性假设检验 置信区域和区间 模型检查 非线性回归模型 定义非线性回归模型 回归参数估计 LRT 统计量的近似分布 基于轮廓似然的置信区域 基于轮廓似然的置信区间 LRT 用于有限函数集的假设 模型检查 广义线性模型 Def广义线性模型 (GLIM) 回归系数的 MLE 二项式和 Logistic 回归模型 数据 二项式分布 链接函数 似然推理 逻辑回归模型 具有其他链接函数的模型 非线性二项式回归模型 泊松回归模型 数据泊松分布 链接函数 似然推理 对数线性模型多项回归数据 多项分布 似然函数 Logistic 多项回归模型 比例优势回归模型 其他广义线性回归模型 负二项回归模型 Gamma 回归模型 其他广义回归模型 加权 GLM 加权非线性回归模型 质量设计或田口模型 寿命回归模型 Cox 回归模型 附录 A : 数据集 附录 B：用于统计模型的符号 书目注释出现在每章的末尾。 ^[1] K-最近邻、朴素贝叶斯、决策树和逻辑回归模型模型的几种预测建模技术被用来预测学生的表现，无论是优秀还是不优秀。 ^[2]

Dengan Model Model

Penelitian ini menggunakan metode penelitian pengembangan atau Research and Development (RnD) dengan model model Borg and Gall yang terdiri dari sepuluh langkah. ^[1] Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui perbedaan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa melalui model pembelajaran SSCS menggunakan media LKPD dengan model model pembelajaran konvensional pada materi Penyajian Data untuk siswa kelas VII SMP Negeri 3 Kepanjen, (2) Mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa melalui model pembelajaran SSCS menggunakan media LKPD pada materi Penyajian Data untuk siswa kelas VII SMP Negeri 3 Kepanjen. ^[2]
nan ^[1] 本研究旨在：(1) 通过使用 LKPD 媒体的 SSCS 学习模型与 SMP Negeri 3 Kepanjen VII 班学生的数据演示材料的传统学习模型，确定学生解决数学问题的能力的差异，(2) 描述学生的通过 SSCS 学习模型解决数学问题的能力在 SMP Negeri 3 Kepanjen 的 VII 班学生的数据演示材料中使用 LKPD 媒体。 ^[2]

Markov Model Model

Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model models. ^[1] In this method, the Restricted Boltzmann Machine was used to extract the feature parameters and the Hidden Markov Model model was used to train the speech data. ^[2]

Element Model Model

The finite element analysis results show that the stiffness variation in the working range is effectively reduced, and the validity of the proposed hybrid analytical-finite element model modeling technique is verified. ^[1] A discrete element model models the granular motion and the interaction between the debris and a rigid open barrier set at the end of the channel. ^[2]
有限元分析结果表明，有效减小了工作范围内的刚度变化，验证了所提出的混合解析-有限元模型建模技术的有效性。 ^[1] 离散元模型模拟颗粒运动以及碎屑与设置在通道末端的刚性开放屏障之间的相互作用。 ^[2]

Conceptual Model Model

Nevertheless, the study provides a novel geochemical modelling procedure, which implies building a detailed geochemical conceptual model modelled by means of a complex kinetic reaction network to simulate the mineralogical alterations. ^[1] ,An empirically testable conceptual model models the roles of task-related affective well-being, customer knowledge and task complexity in the process by which customer participation influences service outcomes. ^[2]

Penerapan Model Model

Variabel bebas dalam penelitian ini adalah penerapan model model pembelajaran problem based learning dan variabel terikatnya adalah hasil belajar matematika. ^[1] Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keaktifan dan prestasi belajar siswa kelas XI IPA 3 SMA Negeri 1 Ngemplak Boyolali tahun pelajaran 2016/ 2017 melalui penerapan model model pembelajaran reciprocal teaching dengan metode drill pada mata pelajaran matematika. ^[2]
本研究中的自变量是基于问题的学习模型的应用，因变量是学习数学的结果。 ^[1] nan ^[2]

Structural Model Model 结构模型模型

An online survey of Brazilian patients was carried out, and structural model modeling was then utilized. ^[1] The research hypotheses were developed and validated using the Structural Model Modeling (SEM) approach. ^[2]
对巴西患者进行了在线调查，然后使用了结构模型建模。 ^[1] 研究假设是使用结构模型建模 (SEM) 方法开发和验证的。 ^[2]

model model pembelajaran 学习模式

Variabel bebas dalam penelitian ini adalah penerapan model model pembelajaran problem based learning dan variabel terikatnya adalah hasil belajar matematika. ^[1] Penelitian ini berisi kajian literatur model model pembelajaran yang berkaitan dalam rumpun IPA di SD. ^[2] Implikasi penelitian ini adalah penggunaan model model pembelajaran Think, Pair, and Share (TPS) pada pembelajaran IPS materi proklamasi kemerdekaan Indonesia dapat meningkatkan hasil belajar siswa. ^[3] Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengetahui perbedaan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa melalui model pembelajaran SSCS menggunakan media LKPD dengan model model pembelajaran konvensional pada materi Penyajian Data untuk siswa kelas VII SMP Negeri 3 Kepanjen, (2) Mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa melalui model pembelajaran SSCS menggunakan media LKPD pada materi Penyajian Data untuk siswa kelas VII SMP Negeri 3 Kepanjen. ^[4] Ini ditunjukkan dengan nilai regresi  = 16,027 + 0,697X 3 Kesimpulan yang diperoleh adalah hasil belajar siswa yang menggunakan model pembelajaran  Group Investigation dan model model pembelajaran  Problem Based Learning berbantuan  powerpoint efektif dan lebih baik daripada pembelajaran Konvensional. ^[5] Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keaktifan dan prestasi belajar siswa kelas XI IPA 3 SMA Negeri 1 Ngemplak Boyolali tahun pelajaran 2016/ 2017 melalui penerapan model model pembelajaran reciprocal teaching dengan metode drill pada mata pelajaran matematika. ^[6]
本研究中的自变量是基于问题的学习模型的应用，因变量是学习数学的结果。 ^[1] 本研究包含对小学 IPA 集群中相关学习模型的文献综述。 ^[2] 这项研究的意义在于，在宣布印度尼西亚独立的社会研究学习材料中使用思考、配对和分享 (TPS) 学习模式可以改善学生的学习成果。 ^[3] 本研究旨在：(1) 通过使用 LKPD 媒体的 SSCS 学习模型与 SMP Negeri 3 Kepanjen VII 班学生的数据演示材料的传统学习模型，确定学生解决数学问题的能力的差异，(2) 描述学生的通过 SSCS 学习模型解决数学问题的能力在 SMP Negeri 3 Kepanjen 的 VII 班学生的数据演示材料中使用 LKPD 媒体。 ^[4] nan ^[5] nan ^[6]

model model menyerupai

sementara model yang digunakan dalam melakukan kolaborasi adalah model model menyerupai model Donor- recipient Model karena model ini merupakan model moderat yang didasarkan pada gagasan bahwa sejumlah aktor menguasai informasi dan keahlian untuk mengontrol kebijakan yang konsisten dengan kepentingan sosial yang banyak tersebut. ^[1] sementara model yang digunakan dalam melakukan kolaborasi adalah model model menyerupai model Donor- recipient Model karena model ini merupakan model moderat yang didasarkan pada gagasan bahwa sejumlah aktor menguasai informasi dan keahlian untuk mengontrol kebijakan yang konsisten dengan kepentingan sosial yang banyak tersebut. ^[2]
而用于进行合作的模型是一个类似于捐赠者-接受者模型的模型，因为该模型是一个温和的模型，它基于许多参与者拥有信息和专业知识来控制符合这些社会利益的政策的想法。 ^[1] 而用于进行合作的模型是一个类似于捐赠者-接受者模型的模型，因为该模型是一个温和的模型，它基于许多参与者拥有信息和专业知识来控制符合这些社会利益的政策的想法。 ^[2]