بدائل البحث:
component custom » component system (توسيع البحث), component systems (توسيع البحث), component factor (توسيع البحث)
custom algorithm » fusion algorithm (توسيع البحث), control algorithm (توسيع البحث), lasso algorithm (توسيع البحث)
coding algorithm » cosine algorithm (توسيع البحث), modeling algorithm (توسيع البحث), finding algorithm (توسيع البحث)
data algorithm » data algorithms (توسيع البحث), update algorithm (توسيع البحث), atlas algorithm (توسيع البحث)
component custom » component system (توسيع البحث), component systems (توسيع البحث), component factor (توسيع البحث)
custom algorithm » fusion algorithm (توسيع البحث), control algorithm (توسيع البحث), lasso algorithm (توسيع البحث)
coding algorithm » cosine algorithm (توسيع البحث), modeling algorithm (توسيع البحث), finding algorithm (توسيع البحث)
data algorithm » data algorithms (توسيع البحث), update algorithm (توسيع البحث), atlas algorithm (توسيع البحث)
-
1
-
2
Comparison of power consumption in optical and silicon-based neural network implementations.
منشور في 2024الموضوعات: -
3
Accuracy of different electrical and optical neural networks for various input noise levels.
منشور في 2024الموضوعات: -
4
Accuracy of different electrical and optical neural network on Caltech and ETH-80 data sets.
منشور في 2024الموضوعات: -
5
-
6
-
7
The flowchart of QLDE algorithm.
منشور في 2025"…This paper proposes a customer segmentation framework within the realm of digital marketing, which integrates a reinforcement learning-based differential evolution algorithm with <i>K</i>-means clustering using dimensionality reduction techniques to address challenges in the customer segmentation process. …"
-
8
-
9
-
10
-
11
-
12
-
13
-
14
-
15
-
16
Research data for paper: Efficient Event-based Delay Learning in Spiking Neural Networks
منشور في 2025"…<p dir="ltr">The data in this repository accompanies the paper 'Efficient Event-based Delay Learning in Spiking Neural Networks'</p><p dir="ltr">The data relates to 4 benchmarks:</p><ol><li>Spiking Heidelberg Digits (SHD).…"
-
17
-
18
Schematic diagram of <i>K</i>-means algorithm.
منشور في 2025"…This paper proposes a customer segmentation framework within the realm of digital marketing, which integrates a reinforcement learning-based differential evolution algorithm with <i>K</i>-means clustering using dimensionality reduction techniques to address challenges in the customer segmentation process. …"
-
19
-
20