Zobrazeno 1 - 10
of 73 772
pro vyhledávání: '"bpp"'
Autor:
Wang, Teng, Yu, Wing-Yin, He, Zhenqi, Liu, Zehua, Han, Xiongwei, Gong, Hailei, Wu, Han, Shi, Wei, She, Ruifeng, Zhu, Fangzhou, Zhong, Tao
LLMs exhibit advanced reasoning capabilities, offering the potential to transform natural language questions into mathematical models. However, existing open-source datasets in operations research domain lack detailed annotations of the modeling proc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.17404
Autor:
Yi, Xinhao1 (AUTHOR), Liu, Siwei2 (AUTHOR), Wu, Yu3 (AUTHOR), McCloskey, Douglas4 (AUTHOR) mccloskey@bio.mx, Meng, Zaiqiao1 (AUTHOR) mccloskey@bio.mx
Publikováno v:
Briefings in Bioinformatics. Sep2024, Vol. 25 Issue 5, p1-12. 12p.
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.
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:
Ferreira da Silva, Gerson1 gmineracao@hotmail.com, Schadach Brum, Irineu Antônio2 irineu.brum@ufrgs.br, do Nascimento Cordeiro, Vinícius Rewel3 viniciusrewel@gmail.com, de Andrade Becheleni, Emily Mayer1 emily.becheleni@ufvjm.edu.br, de Araújo Ferreira, Defsson Douglas3 defssonifpb@gmail.com
Publikováno v:
REM - International Engineering Journal. Jan-Mar2024, Vol. 77 Issue 1, p57-64. 8p.
Publikováno v:
Batteries, Vol 10, Iss 11, p 399 (2024)
Accurate prediction of lithium-ion batteries’ (LIBs) state-of-health (SOH) is crucial for the safety and maintenance of LIB-powered systems. This study addresses the variability in degradation trajectories by applying gated recurrent unit (GRU) net
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ab44935927504f77b72440cbb9ef2aa4