Prikupljanje sredstava 15. septembra 2024 – 1. oktobra 2024
O prikupljanju novca
pretraga knjiga
knjige
Prikupljanje sredstava:
57.9% dosegnuto
Prijaviti se
Prijaviti se
prijavljenim korisnicima su dostupni:
lične preporuke
Telegram bot
istorija preuzimanja
poslati na Email ili Kindle
upravljanje zbirkama
sačuvanje u izabrano
Lično
Upite za knjige
Proučavanje
Z-Recommend
Spiskovi knjiga
Najpopularnije
Kategorije
Učešće
Donirati
Otpremanja
Litera Library
Donirati papirne knjige
Dodati papirne knjige
Search paper books
Moj LITERA Point
Pretraga ključnih reči
Main
Pretraga ključnih reči
search
1
Quantitative Neuroscience: Models, Algorithms, Diagnostics, and Therapeutic Applications
Springer US
W. Chaovalitwongse
,
P. M. Pardalos
,
L. D. Iasemidis (auth.)
,
P. M. Pardalos
,
J. C. Sackellares
,
P. R. Carney
,
L. D. Iasemidis (eds.)
seizure
prediction
figure
seizures
dynamical
eeg
brain
epileptic
epilepsy
diffusion
quantitative
integer
neuroscience
false
neglect
values
systems
methods
analysis
milton
stlmax
method
cortical
temporal
complex
patients
period
transition
electrode
rate
sensitivity
preictal
lmax
noise
signal
neural
agm
maximum
critical
onset
dcs
optimization
interictal
tensor
sackellares
shown
dynamics
recovery
iasemidis
nonlinear
Godina:
2004
Jezik:
english
Fajl:
PDF, 12.61 MB
Vaši tagovi:
0
/
0
english, 2004
2
New Directions in Neural Networks: 18th Italian Workshop on Neural Networks: WIRN 2008
IOS Press
B. Apolloni
,
S. Bassis and M. Marinaro
,
Bruno Apolloni
,
S. Bassis
,
M. Marinaro
neural
function
clustering
networks
random
algorithm
figure
network
analysis
fuzzy
functions
input
approach
proposed
matrix
vector
methods
classification
values
obtained
nodes
complex
ecg
algorithms
bootstrap
features
method
premium
pz99k
signal
systems
parameters
output
first
interest
dimensional
linear
corresponding
kernel
rate
pixels
probability
related
map
cluster
ios
classification
independent
risk
portfolio
Godina:
2009
Jezik:
english
Fajl:
PDF, 11.48 MB
Vaši tagovi:
0
/
0
english, 2009
1
Idite na
ovaj link
ili potražite bota „@BotFather“ u Telegramu
2
Pošaljite komandu /newbot
3
Navedite ime za svog bota
4
Navedite korisničko ime za bota
5
Kopirajte poslednju poruku od BotFather i ubacite je ovde
×
×