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Maven Tycho演示 一个用于Eclipse RCP应用程序（例如Virtual Satellite）的Maven Tycho演示项目。 项目状态 状态 用于开发构建。 状态 用于集成构建。 状态 为大师建造。 目的 该项目是使虚拟卫星开源的测试设置。 它有助于将软件工程流程从内部转换为GitHub基础架构。 Maven Tycho可能非常复杂。 该项目为Maven Tycho的新开发人员提供帮助。 该项目提供了自动执行Eclipse RCP构建过程的核心功能，并有助于设置该过程。 要求 此Maven Tycho演示基于Java / Eclipse。 需要以下基础结构： Java

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运放参数的详细解释和分析-合集（共25集）

爬电距离与电气间隙图文解释.pdfpdf,爬电距离与电气间隙图文解释.pdf

Stata2019大会 百度地图上的数据 用精准数据解释现实问题.pdf 1. 万事之间皆有联系，但是更加临近的事情存在更加强的联系。Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things. 2. 在计量经济学领域，如何处理空间数据的分支，称为空间计量经济学。空间计量经济学通过引入距离矩阵来观察研究对象在空间上的溢出效应，或者藉此控制溢出效应。 3. 在空间计量里面，当涉及到距离测度时，往往我们使用两地之间的球面距离(geodist)或者直线距离，还有一些比较特殊的情况下会使用曼哈顿距离等等。 •所以当使用球面距离作为衡量两个地点之间“距离”的时候，有可能因为实际地理环境的因素失去真实性。 •既然我们要使用的指标是表达了两地之间“距离”的概念，那么我们就需要一个更加贴近现实的指标。 cntraveltime命令通过调取百度地图API，可以求得两地之间(中国境内)各种交通出行方式所耗时间。通过输入两地的经纬度坐标以及出行偏好，将返回相应的结果，包括所耗时间、实际行驶里程，如果原始数据是中文描述，如“北京市海淀区清华大学”，可以先使用命令chinagcode将中文地址转化为相应经纬度。

在本研究中，我们提出了一种基于自我关注的区域流感预测模型，称为SAIFlu-Net。该模型利用一个较长的短期记忆网络来提取每个区域的时间序列模式，并利用自我注意机制来发现发生模式之间的相似性。为了评估其性能，我们使用每周区域流感数据集对现有的预测模型进行了广泛的实验。结果表明，该模型在均方根误差和皮尔逊相关系数方面均优于其他模型。

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使用Python的动手可解释AI（XAI） 这是发行的的代码存储库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 平装：454页 书号ISBN-13 ：9781800208131 出版日期：2020年7月31日 链接 关于这本书 有效地将AI见解转化为业务涉众需要仔细的计划，设计和可视化选择。 描述问题，模型以及变量之间的关系及其发现通常是微妙的，令人惊讶的以及技术上复杂的。 带有Python的动手可解释AI（XAI）将使您能够处理特定的动手机器学习Python项目，这些项目的策略性安排可以增强您对AI结果分析的掌握。 分析包括构建模型，使用可视化解释结果以及集成可理解的AI报告工具和不同的应用程序。 您将在Python，TensorFlow 2，Google Cloud的XAI平台，Google Colaboratory和其他框架中构建XAI解决方案，从而打开机器学习模型

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