بدائل البحث:
processing algorithm » modeling algorithm (توسيع البحث), routing algorithm (توسيع البحث), tracking algorithm (توسيع البحث)
waste processing » data processing (توسيع البحث), wood processing (توسيع البحث), image processing (توسيع البحث)
coding algorithm » cosine algorithm (توسيع البحث), modeling algorithm (توسيع البحث), finding algorithm (توسيع البحث)
lasso algorithm » based algorithm (توسيع البحث), based algorithms (توسيع البحث)
elements lasso » elements based (توسيع البحث)
level coding » level according (توسيع البحث), level modeling (توسيع البحث), level using (توسيع البحث)
يعرض 1 - 20 نتائج من 388 نتيجة بحث عن '(((( waste processing algorithm ) OR ( elements lasso algorithm ))) OR ( level coding algorithm ))', وقت الاستعلام: 0.49s تنقيح النتائج
  1. 1
    This is The amount of medical waste generated and processed in China.

    This is The amount of medical waste generated and processed in China. حسب Chen Hao (352436)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 2
    The amount of medical waste generated and processed in China.

    The amount of medical waste generated and processed in China. حسب Chen Hao (352436)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 3
    Automated Resource Recovery Processes for Electronic Waste Recycling

    Automated Resource Recovery Processes for Electronic Waste Recycling حسب Aseni Senanayake (21584965)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 4
    Decoding process.

    Decoding process. حسب Jihui Hu (19812736)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 5
    Numbers of iterations (#Ite) and eigenvalue calculations (#Eig) in the DC algorithm on the random and chain graph datasets.

    Numbers of iterations (#Ite) and eigenvalue calculations (#Eig) in the DC algorithm on the random and chain graph datasets. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 6
    NSGA-II process based on minimum envelope clustering.

    NSGA-II process based on minimum envelope clustering. حسب Chen Hao (352436)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 7
    Comparison of algorithms across metrics in test problems.

    Comparison of algorithms across metrics in test problems. حسب Jihui Hu (19812736)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 8
    The selection process of the ONDL model among other models.

    The selection process of the ONDL model among other models. حسب Nour Eldeen Mahmoud Khalifa (19259450)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 9
    Main code.

    Main code. حسب Jingguo Bi (21439766)

    منشور في 2025
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 10
    ANOVA was performed to test the differences between the algorithms for each indicator.

    ANOVA was performed to test the differences between the algorithms for each indicator. حسب Jihui Hu (19812736)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 11
    Computation time as a function of the sample size on the chain graph dataset.

    Computation time as a function of the sample size on the chain graph dataset. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 12
    Log-likelihood as a function of the number of selected edges on the chain graph dataset (black dashed line: The true number of edges).

    Log-likelihood as a function of the number of selected edges on the chain graph dataset (black dashed line: The true number of edges). حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 13
    Computation time as a function of the sample size on the random graph dataset.

    Computation time as a function of the sample size on the random graph dataset. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 14
    F1 score of edges selected through cross-validation on the chain graph dataset.

    F1 score of edges selected through cross-validation on the chain graph dataset. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 15
    Log-likelihood as a function of the number of selected edges on the random graph dataset (black dashed line: The true number of edges).

    Log-likelihood as a function of the number of selected edges on the random graph dataset (black dashed line: The true number of edges). حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 16
    Examples of ground-truth graph structures with (<i>p</i>, <i>n</i><sub>≠0</sub>) = (10, 10).

    Examples of ground-truth graph structures with (<i>p</i>, <i>n</i><sub>≠0</sub>) = (10, 10). حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 17
    Number of edges selected through cross-validation on the chain graph dataset.

    Number of edges selected through cross-validation on the chain graph dataset. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 18
    Number of edges selected through cross-validation on the random graph dataset.

    Number of edges selected through cross-validation on the random graph dataset. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 19
    Graphs of the regularization terms.

    Graphs of the regularization terms. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 20
    F1 score of a given number of selected edges on the chain graph dataset.

    F1 score of a given number of selected edges on the chain graph dataset. حسب Tomokaze Shiratori (9635271)

    منشور في 2024
    الموضوعات:
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: