Zobrazeno 1 - 10
of 680
pro vyhledávání: '"rule elimination"'
Autor:
Roy, Sayantan
Cut-elimination theorems constitute one of the most important classes of theorems of proof theory. Since Gentzen's proof of the cut-elimination theorem for the system $\mathbf{LK}$, several other proofs have been proposed. Even though the techniques
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.14581
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:
Inside Washington's FDA Week, 1998 Mar . 4(12), 9-9.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26676186
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:
2013 International Conference on Information Communication and Embedded Systems (ICICES).
Association rule mining (ARM) is an emerging research in data mining. It extracts interesting association or correlation relationship in the large volume of transactions. Apriori based algorithms have two steps. First step is to find the frequent ite
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a409c1c975952648f6e52ad36d124d11
https://doi.org/10.1109/icices.2013.6508351
https://doi.org/10.1109/icices.2013.6508351
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Luigi Di Lascio
Publikováno v:
SEKE
In this paper a sound and complete tableau system for the Rational Pavelka Logic is introduced. The completeness is proved thanks to fuzzy hilbertian system formulated by Hajek. A fuzzy tableau cut rule is introduced but a cut elimination theorem is
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::8168f61bfe8139336d2939e5e6be78e7
https://doi.org/10.1145/568760.568783
https://doi.org/10.1145/568760.568783
Publikováno v:
Sensors, Vol 21, Iss 9, p 3004 (2021)
The deep random forest (DRF) has recently gained new attention in deep learning because it has a high performance similar to that of a deep neural network (DNN) and does not rely on a backpropagation. However, it connects a large number of decision t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b831abe2698c496591b4976af8fcc364
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ichiro Moritani, Herbert C. Brown
Publikováno v:
Journal of the American Chemical Society. 77:3607-3610
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::bab107f78a5bce7b5c0780a598aa5a10
https://doi.org/10.1021/ja01618a054
https://doi.org/10.1021/ja01618a054