Как вычислить постоянную Больцмана
Коэффициент $k=1,38\cdot {10\ }^{-23}\frac{Дж}{K}$ - постоянная Больцмана... Универсальный метод нахождения постоянной Больцмана
Используем уравнение состояния идеального газа, которое... ^{-3}}{6\cdot {10}^{23}\cdot 100}\approx 1,38\cdot {10}^{-23}\frac{Дж}{К}$
Второй метод нахождения постоянной... Больцмана
Приведем еще один метод нахождения постоянной Больцмана с помощью маленького зеркала, подвешенного... Найти среднюю энергию молекулы такого газа. Считать молекулы объемными.
В работе рассматривается задача кластеризации данных методом k-средних на примере растрового изображения. Решением задачи будет служить программа, реализующая метод k-средних и в качестве результата работы выдающая изображения, разбитые на k кластеров. Оценивается качество кластеризации.
$(k \cdot A)^{-1} = k^{-1} A^{-1}$.... из точных (прямых) методов.... зовётся методом Жордана-Гаусса.... 2 & 0 & 0 & 1 \end{array} \right) $
Теперь найдём верхнюю треугольную матрицу, для этого сначала из средней... находящиеся выше главной диагонали, для этого вычитаем из верхней строки третью, умноженную на $7$, а к средней
Задача маркировки данных для обучения глубоких нейронных сетей представляет собой сложный и утомительный процесс, требующий получения миллионов пометок для достижения необходимых результатов. Такая зависимость от большого объема размеченных данных может быть снижена за счет использования иерархических признаков, полученных посредством методик обучения без учителя. В этой работе предлагается обучить глубокую сверточную нейронную сеть, построенную на улучшенной версии метода кластеризации k-средних, который сокращает число коррелируемых параметров в виде похожих фильтров, и таким образом увеличивает точность категоризации на тестовой выборке. Подобный метод можно назвать кластеризацией сверточных k-средних. В дальнейшем будет показано, что обучение соединениям между слоями глубокой сверточной нейронной сети улучшает ее способности обучаться на меньшем числе размеченных данных. Эксперименты показывают, что предложенный алгоритм существенно превосходит другие методики, которые обучаются...
составное понятие, охватывающее получение, сбор, проверку и обработку данных , включая их количественную оценку, визуализацию и интерпретацию; аналитика данных используется для представления объектов, описываемых данными, с целью прогнозирования конкретных ситуаций и формирования пошаговых рекомендаций при решении задач; закономерности, полученные посредством аналитики, используются в различных целях, таких как принятие решений, проведение исследований, обеспечение устойчивого развития, проектирование, планирование и т.д.
машинная система для создания окружающей среды, которая кажется реальной одному или большему количеству чувств (обычно включая зрение) человека-пользователя или пользователей.
представление данных в виде информационных блоков, соединенных гиперсвязями; гиперсвязь представляет собой однонаправленное логическое соединение между двумя различными блоками данных в информационно-телекоммуникационной сети.
