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H. S. Shin, J. E. Lee, Y. S. Nam, H. L. Ju, C.

W. Park: Solid State Commun., 2001, Bd. 118, S. 377-80. Springer Nature bleibt in Bezug auf gerichtliche Ansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral. COVID-19 hat viele Institutionen und Organisationen auf der ganzen Welt beeinflusst und den Fortschritt der Forschung gestört. Durch diese schwierige Zeit sind APS und die Physical Review-Redaktion voll ausgestattet und arbeiten aktiv daran, Forscher zu unterstützen, indem sie weiterhin alle redaktionellen und Peer-Review-Funktionen durchführen und Forschung in den Zeitschriften veröffentlichen sowie Störungen des Journalzugriffs minimieren. . P. Agrawal, R. Girshick und J.

Malik. Analysieren der Leistung von mehrschichtigen neuronalen Netzwerken für die Objekterkennung. Europäische Konferenz über Computervision (ECCV), 2014. Kommentar: Untersucht die “Großmutter-Neuron”-Hypothese in konvolutionalen Netzwerken. Netzwerkdissektion: Quantifizierbarkeit von tiefen visuellen Darstellungen Das magnetische Gitter gemischt-valenziger Mn-Ionen in La0.7Sr0.3MnO3 wird selektiv durch die partielle Substitution von Mn durch Al oder Ti verdünnt. Die ferromagnetisch-paramagnetische Übergangstemperatur Tc und das Sättigungsmoment Ms nimmt mit Substitution in beiden Reihen ab. Der Volumenanteil der nichtferromagnetischen Phasen entwickelt sich nichtlinear mit der Substitutionskonzentration und schneller als theoretisch erwartet. Durch die Darstellung der Daten in Form einer selektiven Verdünnung wird festgestellt, dass die Reduktion von Tc durch die relative ionische Konzentration skaliert wird und mit einer Vorhersage übereinstimmt, die aus der Molekularfeldtheorie abgeleitet ist. Auf unseren beiden Lösungs-Portalen unter weka-architektur.de und weka-handwerk.de finden Sie weitere Infos zum Thema, sowie Gratis-Software zum Download. Sehen Sie z.B.: A. S.

Razavian, H. Azizpour, J. Sullivan und S. Carlsson. CNN bietet eine standardisierende: eine erstaunliche Basis für die Anerkennung. arXiv:1403.6382, 2014. Kommentar: Quantifiziert die Macht verborgener Darstellungen, indem sie ihre Fähigkeit misst, bei der Lösung von Problemen angewendet zu werden, die sich vom ursprünglichen Trainingsziel unterscheiden. V. Punith Kumar, V.

Dayal, R. L. Hadimani, R. N. Bhowmik, D. C. Jiles: J. Mater. Sci., 2015, Bd. 50, S. 3562-75.

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