Моя команда рассматривает «Paper Review» как проект по развитию компетенций. Итак, каждую неделю я буду загружать на Medium как минимум одну публикацию с обзором статьи, название которой начинается с «[Обзор статьи]». Название статьи | Новые таблицы для множественных сравнений с контролем Автор | К. В. Даннетт Публикация | Международное биометрическое общество Цитата | 3821 (Google, 30 января 2023 г.) Сводка ChatGPT Новые таблицы для множественных сравнений с контролем..

Моя команда рассматривает «Paper Review» как проект по развитию компетенций. Итак, каждую неделю я буду загружать на Medium как минимум одну публикацию с обзором статьи, название которой начинается с «[Обзор статьи]». Название статьи | Расширение тестов с несколькими диапазонами для групповых средних с неравным числом повторений Автор | CY Kramer ( Клайд Янг Крамер, Виргинская сельскохозяйственная экспериментальная станция Политехнического института Вирджинии) Публикация |..

Моя команда рассматривает «Paper Review» как проект по развитию компетенций. Итак, каждую неделю я буду загружать на Medium как минимум одну публикацию с обзором статьи, название которой начинается с «[Обзор статьи]». Название статьи | Машинное обучение. Кредитная карта технического долга с высокими процентами (2015 г.) Автор | Д. Скалли (в настоящее время генеральный директор Kaggle) Публикация | SE4ML: разработка программного обеспечения для машинного обучения (семинар NIPS..

Обзор бумаги 📄 Выбор пути доступа в системе управления реляционными базами данных SQL - это не процедурный язык. В вашем SQL-запросе не говорится сделай то, потом сделай то, и это даст мне желаемый результат . Вместо этого ваш запрос объявляет что вы хотите от базы данных, не указывая точный рецепт для этого. Конечно, остается выяснить рецепт самого программного обеспечения базы данных. Выбор пути доступа в системе управления реляционными базами данных - это статья 1979..

Автор: Штеффен Шнайдер, Алекси Баевски, Ронан Коллоберт, Майкл Аули Обзор Неконтролируемая предварительная подготовка для обучения представлению для распознавания речи Мы предварительно обучаем простую многослойную сверточную нейронную сеть, оптимизированную с помощью задачи бинарной классификации с контрастированием по шуму. Эксперименты на WSJ снижают WER базовой линии банка фильтров log-mel на основе сильных символов до 46%, когда доступны только несколько часов расшифрованных..