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马千里; 李世群; 赵雨清;
中国人工智能学会;
树论; 邻接矩阵; 回路; 编程运算;
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机译:基于纹理和形状特征的协同判断和决策树混淆矩阵法,使用显微镜图像识别快速检测水稻疾病
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机译:一种将贝叶斯代数与教育判断相结合的教学方法用于学习障碍的实验方法。
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机译:图6:(A)树导致的标准MP分析的98-基因座的类人猿(人科,灵长类动物,哺乳动物),使用莱赫托宁等人的修改的摘要构成的超级矩阵。 (2011)(参见细节“材料和方法”)以及相对植根狒狒后验概率(长度= 12092,CI = 0.7877,RI = 0.5597); 34022个字符是恒定的,并且简约信息的字符数等于4311。下面提供分支MP BS值。与外类群(狒狒)的非模糊值的唯一的字符已被保存的级联对准内; (B)的得分0.00084的平均一致树导致从巨猿(原始人类,灵长类动物,哺乳动物)的98座超级矩阵的二进制表示获得的5507棵的Hennigian森林的分析(见“材料和方法”为细节);狒狒被认为是最好的全祖征群。 “其他...” FORESTER的输出树文件(请参阅详细信息“材料和方法”),用于进一步的分析; (C)的分数0.00090的平均一致树导致从98个位点的类人猿(人科,灵长类动物,哺乳动物)的超级矩阵(见6.I的改性二进制表示导出的5339种树木的Hennigian森林的分析以及“材料和方法”的详细说明),但所有168棵,其中包含的分支(智人加PAN)已经从输入林中删除。 “其他...” FORESTER的输出树文件(参见“材料和方法”),用于进一步的分析。
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机译:判断疾病风险程度的遗传多态性的方法,判断疾病风险程度的方法和判断矩阵
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