Zobrazeno 1 - 10
of 202
pro vyhledávání: '"Distribution Matrix"'
Publikováno v:
Tongxin xuebao, Vol 45, Pp 194-200 (2024)
Based on the properties of the 2-tuples distribution matrix of the rotation symmetric orbits, all 7-variable 2-resilient rotation symmetric Boolean functions were constructed concretely.The results show that there are only 280 nonlinear 2-resilient r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/56eaa72528e6450c96d728df5c9b67e4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 124821-124834 (2022)
As the importance of cyberspace grows, malicious software (malware) is threatening not only individuals but also countries. In addition, numerous malware is still circulating in cyberspace, and as technology advances, new or advanced malware are emer
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/39f05d146c54409c8b70122fe72c9b6f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Rudolf A. Neydorf
Publikováno v:
Вестник Донского государственного технического университета, Vol 11, Iss 8-1, Pp 1185-1200 (2018)
A new for the classical scheduling theory approach to solving distribution problems is offered. The approach is based on the introduction of the concepts of distribution matrices, estimate criteria of their properties and a developed algorithm of the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/15c244bcb24b4364bcb6f32b79e1a497
Autor:
Yaowei Li, Yao Zhang, Lina Zhao, Yang Zhang, Chengyu Liu, Li Zhang, Liuxin Zhang, Zhensheng Li, Binhua Wang, Eyk Ng, Jianqing Li, Zhiqiang He
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 6, Pp 39734-39744 (2018)
Congestive heart failure (CHF) is a serious pathophysiological condition with high morbidity and mortality, which is hard to predict and diagnose in early age. Artificial intelligence and deep learning combining with cardiac rhythms and physiological
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1f42f70448d94caa9c87ccdc897cc477